NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
30 saniyelik Sandalye Sit-to-Stand Testi (30 s CST) alt-uzaklık fonksiyonunu değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır ve sinir sistemleri arasındaki karmaşık motor koordinasyonunu yansıtır. Bununla birlikte, geleneksel puanlama yöntemleri genellikle tutarsızdır ve telafi edici hareket stratejilerindeki varyasyonları yakalayamaz veya invaziv enstrümantasyon gerektirir. Bu çalışma, motor performansının döngü düzeyinde biyobelirteçlerini çıkarmak için otomatik bir yaklaşım sağlayarak, tekrarlanan CST döngüleri boyunca yükselen stratejileri otomatik olarak algılayan akıllı telefon tabanlı bir sistem sunmaktadır.MetodlarOtuz beş yetişkin 10 daha genç, 20 daha yaşlı ve Parkinson hastalığı olan 5, 400 Hz'de ivmeölçer ve jiroskop verilerini kaydeden bel monteli bir akıllı telefon giyerken denetimli 30'lu CST denemeleri gerçekleştirdi. Döngü tespiti, CST döngülerinin sağlam segmentasyonu için genlik-adaptif eşikler ve baskın frekans aralıkları kullandı. Yükselen stratejiler, gövde atış dinamiği ve çevrim süresi kullanan kural tabanlı yöntem ile sınıflandırıldı. Video ekleri ile anlaşma Intraclass Korelasyon Katsayıları (ICC (2, 1)), Bland-Altman analizi ve makro F1 puanları kullanılarak değerlendirildi.SonuçlarAlgoritma,% 99 doğrulukla 660 CST döngüsü tespit etti ve katılımcılar arasında ortalama ortalama mutlak hata 40 ms'nin altındaydı. Bland-Altman analizi ihmal edilebilir önyargı (- 0.012 s) ve dar anlaşma sınırları (- 0.134 ila 0.110 s) gösterdi. Strateji sınıflandırması makro F1 = 0.94 elde etti. Flexion döngüleri sürekli olarak Momentum Transfer döngülerinden daha uzundu (örneğin, yaşlı yetişkinler: 2.63 vs. 1.45 s.).ConclusionAutomated CST analizi, standart zamanlamayla yakalanmayan hareket imzalarını ortaya çıkarır ve hareket modellerinin daha zengin bir karakterizasyonu sunar. Bu bulgular teknik fizibiliteyi gösterirken ve klinik olarak ilgili varyasyonları vurgularken, tanısal veya kişiselleştirilmiş rehabilitasyon amaçlarına yönelik uygulamaları ön planda kalır ve daha büyük kohortlarda doğrulama gerektirir.
Özgün kaynak özetini okuyun
PurposeThe 30-second Chair Sit-to-Stand Test (30 s CST) is widely used to assess lower-limb function and reflects complex motor coordination across neural systems. However, conventional scoring methods are often inconsistent and fail to capture variations in compensatory movement strategies or require invasive instrumentation. This study presents a smartphone-based system that automatically detects rising strategies across repeated CST cycles, providing an automated approach to extract cycle-level biomarkers of motor performance.MethodsThirty-five adults 10 younger, 20 older, and 5 with Parkinson's disease performed supervised 30-s CST trials while wearing a waist-mounted smartphone that recorded accelerometer and gyroscope data at 400 Hz. Cycle detection used amplitude-adaptive thresholds and dominant-frequency intervals for robust segmentation of CST cycles. Rising strategies were classified with rule-based method that uses trunk pitch dynamics and cycle duration. Agreement with video annotations was assessed using Intraclass Correlation Coefficients (ICC (2, 1)), Bland-Altman analysis, and macro F1 scores.ResultsThe algorithm detected 660 CST cycles with 99% accuracy, and the average mean absolute error across participants was under 40 ms. Bland-Altman analysis showed negligible bias (- 0.012 s) and narrow limits of agreement (- 0.134 to 0.110 s). Strategy classification achieved macro F1 = 0.94. Flexion cycles were consistently longer than Momentum Transfer cycles (e.g., older adults: 2.63 vs. 1.45 s).ConclusionAutomated CST analysis reveals movement signatures not captured by standard timing, offering a richer characterization of mobility patterns. While these findings demonstrate technical feasibility and highlight clinically relevant variations, their application for diagnostic or personalized rehabilitation purposes remains preliminary and requires validation in larger cohorts.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.