在帕金森病中量化手臂摆动:一种在自由行走过程中考虑手臂活动的方法

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经学 神经学
• 步态分析 步态分析

背景情况:

• 在自由行走过程中测量帕金森病 (PD) 中的低动力手臂摆动是具有挑战性的,因为同时进行手臂活动.
• 现有的方法难以将纯粹与步态相关的手臂运动隔离出来,限制了准确的评估.
• 开发了一种新的方法,专门识别出不受其他手臂活动影响的步行段.

研究的目的:

• 在患有PD的个体中开发和验证一种方法,以隔离没有同时进行手臂活动的步行段.
• 用过的步态数据量化手臂摆动参数.
• 评估该方法在检测PD患者和对照人群之间的差异方面的准确性,以及对药物效应的敏感性.

主要方法:

• 收集了手腕加速度计和陀螺仪数据,来自25名患有PD的个人和25名控制人员在他们的家庭环境中.
• 收集的数据前和后多巴胺类药物.
• 训练和评估分类器来检测步行和步行段,而不是其他手臂活动,使用视频注释作为地面真相.
• 从过的步态段中使用中位数和第95百分位数的运动范围 (RoM) 来量化手臂摆动.

主要成果:

• 该分类器实现了0.84 (药前) 和0.88 (药后) 的平衡准确度,用于检测没有其他手臂活动的步态.
• 在预测和视频注释的手臂摆动参数之间发现了很高的一致性 (ICC > 0.97).
• 与药前控制组相比,患有PD的个体显著减少了手臂摆动 (中位数和第95百分点RoM).
• 在PD患者中,与药物后相比,手臂摆动在治疗前显著减少.
• 过步态段提高了对药物诱导的手臂摆动参数变化敏感度.

结论:

• 过步行段以排除并发的手臂活动是可行的和有效的.
• 这种方法增强了与自由生活环境中的多巴胺激素药物相关的手臂摆动变化的检测.
• 该方法有可能在日常生活中监测帕金森病的治疗反应和疾病进展.