在自由生活条件下使用单个手腕穿戴的加速度计检测和描述步行发作

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经学 神经学
• 可穿戴技术可穿戴技术

背景情况:

• 早期发现帕金森病 (PD) 对于有效的管理和治疗至关重要.
• 目前的方法通常依赖于临床环境中的侵入性传感器,限制了现实世界的适用性.
• 动图学为长期,自由生活的数据采集提供了一种非侵入性的方法.

研究的目的:

• 开发和验证一种用于检测帕金森病 (PD) 早期迹象的非侵入性算法.
• 使用加速度计数据准确识别步行发作和描述步行异常.
• 测量手臂摆动幅度作为帕金森症的潜在生物标志物.

主要方法:

• 利用了三轴加速度计来自动图装置的数据.
• 开发了一种基于步行分数 (WS) 的新型算法,该算法来自加速向量的自动相关函数 (ACF).
• 验证了对专家评分的算法,用于步行发作检测和手臂摆动测量.

主要成果:

• 该算法在检测步行发作方面取得了高性能:精度为0.90,回忆率为0.77,F1得分为0.83.
• 成功确定了行走周期,这是步行异常特征的关键第一步.
• 还开发了一种用于测量手臂摆动幅度的方法.

结论:

• 拟议的算法提供了一种准确且非侵入性的方法,用于检测早期帕金森病的标志性步行异常.
• 这种方法可以促进远程患者监测和早期诊断在自由生活环境.
• 进一步的研究可以完善用于全面监测PD进展的算法.