Eine bessere Testverfahren für Patienten mit Parkinson-Krankheit

Eine bessere Testverfahren für Patienten mit Parkinson-Krankheit

Parkinson-Krankheit ist eine neurodegenerative Erkrankung, manifestiert durch Symptome wie zittern, langsame Bewegungen, Steifigkeit des Körpers und Gang-und balance-Probleme. Als solche, fast alle diagnostischen Tests dreht sich um, wie ein patient bewegt und der patient benötigt, um zu Fuß zum weitläufigen Entfernungen und viel Zeit. Die Beschwerden verursacht die Patienten durch diese Art von Tests ist nicht akzeptabel, nach einem internationalen team von Forschern in Saudi-Arabien und Schweden.

Sie schlugen vor, eine neue Art der computergestützten Analyse basiert auf körperlich weniger anspruchsvollen Tests in IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, einer gemeinsamen Veröffentlichung des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) und die Chinese Association of Automation (CAA).

„Abgesehen von Gang-und Gleichgewicht Daten, die Messung des computer-Tastendruck time series, enthalten Informationen, die halten Sie die Zeit, die zwischen dem drücken und loslassen einer Taste wurde vorgeschlagen, für die Erkennung von frühen Stadien der Parkinson-Krankheit,“ sagte Tuan D. Pham, Papier, Autor und professor of biomedical engineering das Center for Medical Image Science and Visualization an der Universität Linköping in Schweden.

„Ähnlich wie die motivation für die Bestimmung der minimalen Anzahl von Schritten für die Analyse von Gang Dynamik unserer Studie war interessiert bei der Beantwortung der Frage, ob es Methoden, die sehr kurze Zeitreihen und erzielen gute Ergebnisse für die Differenzierung der gesunden Kontrollen von Patienten mit frühen Parkinson-Krankheit.“

Die Erkrankung selbst ist nicht tödlich, aber Komplikationen bei der Parkinson-Krankheit können schwerwiegend sein. Es betrifft etwa 10 Millionen Menschen auf der ganzen Welt, und es kann Jahre dauern, bis die Krankheit Fortschritt, eine symptomatische Zustand—wodurch die frühzeitige Erkennung einer top-Priorität für Forscher.

In diesem experiment werden die Probanden drücken einer oder zwei Tasten auf einem Gerät, wie einem iPhone so schnell wie möglich für eine kurze Zeit. Pham und das team hat diese Daten analysiert und Sie durch fuzzy-recurrence-plots, die mehrere kurz-Zeit-Serien Daten Punkte und übersetzen Sie in ein zweidimensionales Graustufen-Bilder der textur. In das Bild, verbundene Punkte erscheinen als ein dichtes Grau, mit mehr unterschiedlichen Daten Punkte immer unschärfer. Der Algorithmus verwendet für die fuzzy-recurrence-plots lernt, wie man die Datenpunkte verbinden und können dabei helfen, die Differenz und Gemeinsamkeiten im Thema Gruppen wie Menschen mit frühen Parkinson-Krankheit und solche ohne.

„Während mit einer sehr kurzen Länge der Zeit, die Serie wird ergänzt mit einer relativ großen Anzahl von feature-Bemaßungen,“ sagte Pham. „Die Ergebnisse aus dem fuzzy-recurrence plots sind ermutigend für die Sammlung von praktischen aufgezeichneten Daten von Teilnehmern und zu deren Verwendung für die Klassifizierung Aufgabe.“