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Application of Wavelet in Quantitative Evaluation of Gait Events of Parkinson’s DiseaseAplicación de Wavelet en la evaluación cuantitativa de los eventos de la marcha en la enfermedad de Parkinson

Resumen

Motivación. En la enfermedad de Parkinson, las alteraciones de la iniciación de la marcha son de especial interés, ya que afectan a los ajustes posturales y a los trastornos del movimiento que pueden provocar caídas. Estas caídas pueden ser peligrosas y, en ocasiones, poner en peligro la vida, por lo que se convierten en una preocupación importante para el paciente y el clínico. Estas anomalías de la marcha se deben a la dependencia del movimiento del sistema motor. La discinesia paroxística (comúnmente denominada congelación de la marcha) es uno de los casos extremos de bloqueos motores. Desde las dos últimas décadas, los métodos automatizados para monitorizar las actividades motoras, su análisis de datos y las técnicas de algoritmos han sido objeto de investigación para la enfermedad de Parkinson (EP). Esta investigación será de ayuda para los clínicos a la hora de prescribir un régimen de medicamentos. Planteamiento del problema. Desarrollo de un sistema basado en un algoritmo para la detección automática de la congelación de la marcha (FOG) y otros ajustes posturales, con la ayuda de los datos de los sensores vestibles y proporcionar un enfoque cuantitativo para evaluar la intensidad de la EP mediante el análisis de los componentes de frecuencia asociados a los diferentes movimientos motores y la marcha. Metodología. Este trabajo presenta un novedoso enfoque de distribución de energía wavelet para distinguir entre caminar, estar de pie y FOG. Se toman como entrada los datos del sensor de aceleración. Tras el preprocesamiento, se aplica la transformada wavelet discreta (DWT) a los datos, que muestra todo su espectro de frecuencias. En el siguiente paso, se calcula la energía para el nivel de interés descompuesto. Resultados. Los sistemas detectaron la FOG y otras posturas de la marcha y mostraron el rango de tiempo-frecuencia examinando las señales descompuestas diferenciadas por DWT. La distribución de energía y el gráfico PSD demostraron la precisión del sistema. La validación se realiza mediante el método LOSO que muestra un 90 de precisión para el método propuesto. Conclusión. Las observaciones de los ensayos clínicos validan la técnica propuesta. En comparación con las técnicas anteriores reportadas en la literatura, se observa que el método propuesto muestra una mejora en la resolución de tiempo y frecuencia, así como en el tiempo de procesamiento.

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