Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Speech and tremor tester - monitoring of neurodegenerative diseases using smartphone technology

Chronowski Maurycy, Kłaczyński Maciej, Dec-Ćwiek Małgorzata, Porębska Karolina, Sawczyńska Katarzyna

Diagnostyka

|

2020

|

Vol. 21, No. 2

31--39

EN

One of the most frequently diagnosed neurodegenerative disorders, along with Alzheimer’s disease, is Parkinson’s disease. It is a slowly progressing disease of the central nervous system that affects parts of the brain which are responsible for one’s motor functions. Despite the frequency of its occurrence among the elderly population, there has not yet been established a universal approach towards its certain diagnostics ante mortem. The study presents a pilot experiment regarding the assessment of the usefulness of simultaneous processing and analysis of speech signal and hand tremor accelerations for patient’s screening and monitoring of the progress in healing, using the data acquired with a mid-range Android smartphone. During the study, a mobile device of this kind was used to record the patients of the Department of Neurology, University Hospital of the Jagiellonian University in Kraków and a control group of healthy persons over the age of 50. The samples were then analysed and an attempt towards classification was made using statistical methods and machine learning techniques (PCA, SVM, LDA). It was shown that even for a limited population, the classifier reaches about 85% accuracy. Another topic discussed in the study is the possibility of implementing a fully automated mobile system for the monitoring of the disease’s progression. Propositions of further research were also drawn.

PL

Jednym z najczęściej diagnozowanych zaburzeń neurodegeneracyjnych, obok choroby Alzheimera, jest choroba Parkinsona. To wolno postępująca choroba zwyrodnieniowa ośrodkowego układu nerwowego, która zajmuje obszary mózgu odpowiedzialne za motorykę. Pomimo powszechności choroby wśród osób starszych, do tej pory nie została opisana uniwersalna metoda jej pewnego zdiagnozowania. Praca przedstawia pilotażowe badanie dotyczące określenia przydatności i możliwości wykorzystania metod jednoczesnego przetwarzania i analizy sygnału mowy oraz sygnału przyspieszenia drgań kończyny górnej w kontekście badań przesiewowych lub obiektywnego monitorowania postępu leczenia chorób neurodegeneracyjnych, z wykorzystaniem danych pozyskanych za pomocą średniej klasy smartfonu z systemem Android. W ramach badania wykonano za pomocą urządzenia mobilnego nagrania pacjentów Oddziału Neurologii Szpitala Uniwersyteckiego w Krakowie ze zdiagnozowaną chorobą Parkinsona oraz osób zdrowych powyżej 50 roku życia. Próbki poddano analizie i wstępnej klasyfikacji z wykorzystaniem metod statystycznych oraz technik uczenia maszynowego (PCA, SVM, LDA). Pokazano, że skuteczność klasyfikacji już dla niewielkiej populacji sięga około 85%. W pracy omówiono również możliwość implementacji w pełni automatycznego systemu mobilnego monitorowania przebiegu choroby, a także przedstawiono propozycję dalszych badań w tym kierunku.

2

Assessment of a hand tremor based on analysis of the accelerometer signal

Wilk B., Olbrycht S.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2016

|

R. 92, nr 11

144--147

EN

This paper presents the method developed for the assessment of a tremor based on analysis of the output signals from a 3-axis accelerometer placed on the index finger of the right hand. Firstly, the signal representing only acceleration caused by involuntary movement of the hand is determined. The tremor frequency is obtained as the dominant frequency of the PSD estimated for short segments of this signal by using the AR model. The presented method allows us to evaluate variability of tremor frequency in typical neurological tests.

PL

W artykule opisano metodę opracowaną do oceny drżenia na podstawie analizy sygnałów wyjściowych z trójosiowego akcelerometru, który został umieszczony na palcu wskazującym prawej ręki. Najpierw wyznaczany jest sygnał reprezentujący tylko przyśpieszenie wywołane mimowolnym ruchem ręki. Częstotliwość drżenia jest określana jako dominująca częstotliwość PSD estymowanej dla krótkich segmentów tego sygnału na podstawie modelu AR. Prezentowana metoda umożliwia ocenę zmienności częstotliwości drżenia w typowych testach neurologicznych.

3

System pomiarowy do rejestracji drżeń parkinsonowskich

Piwowar P., Ćwik T., Cianciara C.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 5

130--133

PL

W pracy zaprezentowano system pomiarowy umożliwiający dokładny i powtarzalny pomiar drżeń parkinsonowskich kończyn górnych. Prawidłowe rozpoznanie choroby Parkinsona jest kluczowe dla wyboru właściwego sposobu leczenia pacjenta. Niestety większość klinicznych kryteriów diagnostycznych wymaga szczegółowej historii choroby oraz długiego czasu obserwacji pacjenta. Dostępne obecnie specjalistyczne metody badań, są dość drogie i nie nadające się do powszechnego zastosowania. Zaproponowane rozwiązanie, oparte na trójosiowym czujniku przyśpieszenia może zapewnić stosunkowo szybką i dokładną diagnozę.

EN

In this paper, the authors present the hand tremor measurement system. The correct diagnosis of Parkinson's disease is crucial for the selection of proper treatment and future prognosis. Unfortunately most of clinical diagnostic criteria require a detailed patient history and long observation time. There are also available specialist survey methods, but they are quite expensive and not suitable for general diagnosis. The proposed solution is to use acceleration sensor can provide possibly fast and accurate diagnosis.

4

Analysis of tremor in motor learning task

Walecki P., Lasoń W., Kunc M., Gorzelańczyk E. J.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2013

|

Vol. 9, no. 1

45--52

EN

Hand-eye coordination is required in many skilled tasks. Individual differences affect the performance of people at work and leisure, for example, during assembly jobs or sports. The aim of this study was to determine whether motor learning can change the physiological action of hand tremor. Tremor is a repetitive and stereotyped movement, with regular frequency and amplitude, but there are different types of tremors with pattern variation. The results were calculated by participants’ time-on and time-off the target, the average distance from the center of the target, and the frequency of oscillatory movement of a cursor (tremor). The results of this study indicate a statistically significant (p<0.05) influence of effect of task repetition on improvement of motor control and reduction of a high-amplitude tremor and an increase of a low-amplitude tremor. The assessed individuals achieved more than 50% better outcomes of a hand-eye coordination task in the final trials when compared with the initial trials. The dynamics of motor learning tend to rise, with a steady level of a 1-h interval between trials.

5

Effects of Hand Posture, Breathing Type, Arm Posture and Body Posture on Hand Errors

Lee T. H., Cheng T. S.

International Journal of Occupational Safety and Ergonomics

|

2012

|

Vol. 18, No. 3

393--398

EN

This study consisted of 2 experiments. Experiment 1 examined the effects of hand posture, arm posture and body posture on hand error, while experiment 2 examined the effects of hand posture, breathing type and body posture on hand error. This study showed that more hand errors occurred in the nondominant hand, extended arm, normal breathing and standing compared with errors in the dominant hand, flexed arm, inspire–hold and sitting, respectively. This study advised people to use their dominant hand, flex their arm, inspire and hold the breath and support their body while performing fine manipulation tasks. Finally, hand error varied dramatically across the participants, indicating the need to screen individuals for fine manual manipulation tasks.