IEEE trans:应用可穿戴加速度计测量上肢协调功能并对急性脑卒中偏瘫的自动评分

时间:2021-07-09 06:01:43   热度:37.1℃   作者:网络

中风每年影响全球1500万人,导致死亡、残疾和患者监护方面的巨额医疗支出。中风通常导致半身瘫痪,即偏瘫,严重影响上肢的运动和协。在中风的急性期(最初几天内),通过血栓切除术或静脉溶栓进行再灌注治疗,以解决阻塞动脉中的血栓。有或没有早期改善的患者需要不同形式的治疗和后期康复。因此,定期对患者进行监测,通过监测偏瘫的严重程度(改善或恶化)来评估治疗效果非常重要。评估的临床金标准是美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS),该量表是通过研究患者手臂在预定时间内承受重力的强度来评分的。这一过程需要定期重复进行,需要训练有素的医务人员24×7的监督。

因此,一个独立于持续的专业医疗护理的偏瘫自动评分系统在急性脑卒中中具有重要的研究意义。加速度计可以用来量化中风后偏瘫患者的上肢使用量,使用活动计数,偏瘫患者的上肢使用量低于健康患者。此外,发现活动计数与不同的临床测量值有很好的相关性。在本文中,使用腕带加速计来记录急性脑卒中患者的上肢运动,以便从短长度数据中自动评估偏瘫的严重程度。该系统将指导急性中风患者进行短时运动(例如,通过音频提示),并记录这些运动以及自发运动。包括指导性运动和自发运动的目的是,在休息(如睡眠)期间,即使在非中风病例中,手臂也会表现出有限的(或没有)自发运动;但是,这并不表明存在偏瘫。研究了一组上肢运动和相应的加速度计特征,这些特征可以区分不同程度的偏瘫。

Fig. 2. - Block diagram illustrating the proposed steps for identifying hemiparesis from wrist-worn accelerometry.

实验流程图

NIHSS是一个量表,是用作测量中风严重程度的临床金标准。训练由不同的阶段组成,包括手臂的抬高,保持水平一段时间,然后将手臂放在休息位置。加速计可以捕捉到与任何运动相关的加速度变化,因此佩戴在手腕上的设备可以很容易地捕捉到与NIHSS运动相关的漂移。数据来自澳大利亚皇家墨尔本医院和印度Sree-Chitra-Tirunal医学科学技术研究所的卒中单元。数据采集协议由各自研究所的人类研究伦理委员会批准。在这项研究中,患者招募的筛选标准是在过去5天的数据采集中,由于缺血性中风而出现上肢无力。中风的诊断由一位神经科专家通过神经影像学进行临床验证。在数据采集之前确保患者知情同意。数据来自32名患者(34%女性,67±13岁)。

使用两个低成本可穿戴腕带传感器和来自Eoxys的三轴加速计收集数据。加速计以100 Hz的采样率满标度范围采集数据。传感器通过蓝牙与智能手机应用程序通信,智能手机应用程序连续记录数据并将数据发送到远程服务器进行存储。所有受试者SM和IM的平均数据长度分别为3.28±0.72分钟和3.32±1.33分钟。预处理包括去除伪影、分割获取的原始信号和计算合成加速度。为了消除加速度的重力分量以及高频噪声,同时保留感兴趣的运动分量,使用6阶Butterworth带通滤波器以0.25-10 Hz的频率对数据进行滤波。在正向和反向对数据进行滤波,以获得零相位滤波并避免相位失真。预处理包括去除伪影、分割获取的原始信号和计算合成加速度。为了消除加速度的重力分量以及高频噪声,同时保留感兴趣的运动分量,使用6阶Butterworth带通滤波器以0.25-10 Hz的频率对数据进行滤波。在正向和反向对数据进行滤波,以获得零相位滤波并避免相位失真。建立一个自动分类模型,用于从加速度计数据中检测偏瘫的严重程度。

Fig. 7. - Mean and standard deviation of features showing their statistical significance (
${p} < {0.05}$
) in L1 and L2 for (a) SM and (b) IM and variation in AUCs in differentiating (c) controls vs. stroke i.e., L1 and (d) moderate vs. severe hemiparesis i.e., L2.

对照组与中风的AUCs变化的统计显著性

从特征的统计分析可以看出,对照组很容易从脑卒中偏瘫患者中分离出来,这在临床上非常明显。中度和重度偏瘫患者的自发运动都很低,但中度偏瘫患者可以尝试执行指示的运动。因此,对于中度和重度偏瘫患者,活动连贯性的测量结果显示出较大的差异。加速度计数据的时域和频域相干性分析已被用于估计双臂之间协调的新措施。虽然这种自发运动中的协调措施可以区分对照组和偏瘫受试者,但基于指示运动的更多特征对于鉴别中度和重度偏瘫有重要意义。

未来这方面的研究包括使用多个传感器和不同的模式,以准确地确定临床金标准中每一水平的偏瘫严重程度。

S. Datta, C. K. Karmakar, A. S. Rao, B. Yan and M. Palaniswami, "Automated Scoring of Hemiparesis in Acute Stroke From Measures of Upper Limb Co-Ordination Using Wearable Accelerometry," in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

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