Применение нейросети для оценки моторных нарушений при болезни Паркинсона с использованием технологии видеозахвата в виртуальной реальности

Автор: Каменских Екатерина Михайловна, Толмачев Иван Владиславович, Жукова Наталья Григорьевна, Жукова Ирина Александровна, Королева Екатерина Сергеевна, Алифирова Валентина Михайловна, Бразовский Константин Станиславович, Колупаева Елена Сергеевна

Журнал: Ульяновский медико-биологический журнал @medbio-ulsu

Рубрика: Клиническая медицина

Статья в выпуске: 4, 2018 года.

Бесплатный доступ

Отсутствие объективных методов оценки клинических проявлений болезни Паркинсона (БП) легло в основу проведения работы по описанию моторных нарушений у пациентов с БП с применением метода видеозахвата в условиях виртуальной реальности и алгоритмов машинного обучения. Цель - проанализировать объективность технологии диагностики неврологических симптомов путем анализа траекторий движений с использованием алгоритмов машинного обучения. Материалы и методы. В исследовании приняли участие 30 пациентов (21 женщина и 9 мужчин) в возрасте от 45 до 83 лет (средний возраст 69±7 лет), страдающих БП в течение в среднем 6±3 лет. Стадия заболевания по шкале Хен-Яр в исследуемой выборке варьировала от 1 до 3 (40 % пациентов - стадия 1; 37 % - стадия 2; 23 % - стадия 3). Группа сравнения состояла из 20 условно здоровых добровольцев и была сопоставима по полу и возрасту (средний возраст 57±15 лет) с основной группой. Участники проходили исследование с применением виртуальной сцены «Круглая земля» с использованием очков Epson Moverio BT-200, Microsoft Kinect...

Еще

Болезнь паркинсона, нейротехнологии, регистрация движений, моторные нарушения, нарушения походки, ранняя диагностика нейродегенеративных заболеваний, видеозахват, нейронная сеть

Короткий адрес: https://sciup.org/14113389

IDR: 14113389   |   DOI: 10.23648/UMBJ.2018.32.22688

Список литературы Применение нейросети для оценки моторных нарушений при болезни Паркинсона с использованием технологии видеозахвата в виртуальной реальности

  • Global Health Estimates 2016: Deaths by Cause, Age, Sex, by Country and by Region, 2000–2016. Geneva: World Health Organization; 2018. URL: https://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/estimates/en/index1.html (дата обращения: 07.09.2018).
  • Hauser S.L., Johnston S.C. Big neuroscience. Annals of Neurology. 2013; 73 (4): A5–A6. DOI: 10.1002/ana.23903.
  • World report on ageing and health. URL: http://www.who.int/ageing/publications/world-report-2015/ru/ (дата обращения: 07.09.2018).
  • Rebecca C. Brown, Alan H. Lockwood, Babasaheb R. Sonawane. Neurodegenerative Diseases: An Overview of Environmental Risk Factors. Environ. Health Perspect. 2005; 113 (9): 1250–1256. DOI: 10.1289/ehp.7567.
  • Mason A.R., Ziemann A., Finkbeiner S. Targeting the low-hanging fruit of neurodegeneration. Neurology. 2014; 83: 1470–1473.
  • Fahn S. Description of Parkinson’s disease as a clinical syndrome. Ann. NY Acad Sci. 2003; 991: 1–14.
  • Wu Y., Le W., Jankovic J. Preclinical biomarkers of Parkinson disease. Arch. Neurol. 2011; 68 (1): 22–30.
  • Schapira A.H.V., Chaudhuri K.R., Jenner P. Non-motor features of Parkinson disease. Nature Reviews Neuroscience. 2017; 18 (7): 435–450. DOI: 10.1038/nrn.2017.62.
  • Kurt A. Jellinger. Neuropathobiology of non-motor symptoms in Parkinson disease? J. Neural Transm (Vienna). 2015; 122 (10): 1429–1440. DOI: 10.1007/s00702-015-1405-5.
  • Wenning G.K., Ben-Shlomo Y., Hughes A., Daniel S.E., Lees A., Quinn N.P. What clinical features are most useful to distinguish definite multiple system atrophy from Parkinson’s disease? J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 2000; 68: 434–440.
  • Fernandez H.H. Update on Parkinson disease. Cleve Clin. J. Med. 2015; 82 (9): 563–568. DOI: 10.3949/ccjm.82gr.15004.
  • Heredia-López F.J., May-Tuyub R.M., Bata-García J.L., Góngora-Alfaro J.L., Alvarez-Cervera F.J. A system for automatic recording and analysis of motor activity in rats. Behav Res Methods. 2013; 45 (1): 183–190. DOI: 10.3758/s13428-012-0221-1.
  • Bötzel K., Marti F.M., Rodríguez M.Á., Plate A., Vicente A.O. Gait recording with inertial sensors – How to determine initial and terminal contact. J. Biomech. 2016; 49 (3): 332–337. DOI: 10.1016/j.jbiomech.2015.12.035.
  • Jordbru A.A., Smedstad L.M., Moen V.P., Martinsen E.W. Identifying patterns of psychogenic gait by video-recording. J. Rehabil. Med. 2012; 44 (1): 31–35. DOI: 10.2340/16501977-0888.
  • Snider J., Plank M., Lee D., Poizner H. Simultaneous neural and movement recording in large-scale immersive virtual environments. IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2013; 7 (5): 713–721. DOI: 10.1109/TBCAS.2012.2236089.
  • Международная статистическая классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем, 10-го пересмотра, онлайн версия. URL: http://mkb-10.com/ (дата обращения: 08.10.2018).
  • Hoehn M.M., Yahr M.D. Parkinsonism: onset, progression and mortality. Neurology. 1967; 17: 427–442.
  • IBM Watson, онлайн версия. URL: https://www.ibm.com/watson/ (дата обращения: 18.10.2018).
Еще
Статья научная