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Kann Mikrodoppler menschliche Bewegungen vorhersagen?

3. November 2021 aktualisiert von: Cayce Onks, Milton S. Hershey Medical Center

Validierung der Verwendung von Radar-Mikrodoppler-Eigenschaften zur genauen Vorhersage menschlicher Bewegungen

Die Analyse menschlicher Bewegungen mithilfe von Radar ist aufgrund der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die eine solche Analyse bietet, zu einem immer aktiveren Forschungsthema geworden (Lai et al., 2008; Fairchild & Narayanan, 2016; Narayanan et al., 2014). Informationen über menschliche Bewegungen finden wichtige Anwendungen für städtische Militäroperationen, Such- und Rettungsmissionen, Überwachung und Überwachung von Krankenhauspatienten. Die Mikrobewegungen menschlicher Bewegungen in Gegenwart von Radarbeleuchtung erzeugen einzigartige Modulationen im empfangenen Signal, die als Mikro-Doppler-Effekt bekannt sind. Durch die Analyse dieser Frequenzmodulationen kann man auf die Art der ausgeführten Bewegung schließen. Diese mit menschlichen Bewegungen verbundene Mikrobewegung erzeugt ein nichtlineares und instationäres Signal, das mithilfe einer Zeit-Frequenz-Domänenanalyse charakterisiert werden kann. Solche Signale werden verwendet, um Sportler mit hohem Verletzungsrisiko im Vergleich zu Sportlern mit geringem Verletzungsrisiko zu identifizieren, was die Möglichkeit bietet, begrenzte Präventionsressourcen für diese Sportler mit hohem Verletzungsrisiko bereitzustellen; Identifizieren Sie sturzgefährdete Personen; und kann sogar bei der Diagnose von Erkrankungen wie Parkinson hilfreich sein, bei denen asymmetrische Bewegungsmuster als Frühindikator auftreten.

Herkömmliche Methoden der Bewegungsanalyse umfassen den Einsatz teurer Video-Bewegungserfassungssysteme, die die dreidimensionale Position passiver reflektierender Markierungen, die an Orientierungspunkten des menschlichen Körpers wie Gelenken und Körpersegmenten angebracht sind, genau messen, während Bewegungserfassungssysteme zur effektiven Schätzung der Bewegungsdynamik eingesetzt werden Sie sind im Allgemeinen nicht tragbar, teuer und können umständlich sein, wenn die reflektierenden Markierungen bei älteren Personen oder Personen mit Bewegungseinschränkungen angebracht werden. Dr. Narayanan und Onks haben erfolgreich einen neuartigen Einsatz von Doppler-Radar getestet, der tragbar und kostengünstiger ist und das Anbringen umständlicher reflektierender Markierungen an den Teilnehmern überflüssig macht. Darüber hinaus haben vorläufige Tests die Fähigkeit gezeigt, zwischen bestimmten Bewegungszuständen mit einer Präzision zu unterscheiden, die unserer Meinung nach mit Video-Bewegungserfassung nicht erreichbar ist.

Studienübersicht

Status

Zurückgezogen

Detaillierte Beschreibung

Jeder Proband meldet sich zu seiner geplanten Datenerfassung im Biomechaniklabor. Anhand knöcherner Orientierungspunkte (Schulter, Hüfte, Knie, Knöchel usw.) werden kleine reflektierende Markierungen für die Bewegungserfassungsanalyse platziert. Das Radar wird so positioniert, dass die MDS-Daten gleichzeitig mit den Bewegungserfassungsdaten erfasst werden können. Jeder Freiwillige wird die folgenden Aktivitäten durchführen: • Gehen Sie mit Sportschuhen

  • Gehen Sie mit beidseitig angehobener Ferse in Schuhen
  • Gehen Sie mit einseitigem Fersenheben
  • Squat Jump mit Sportschuhen
  • Squat-Sprung mit beidseitigem Fersenheben in Schuhen
  • Squat Jump mit einseitigem Fersenheben
  • Stationäre Stehhaltung mit Sportschuhen
  • Stationäre Stehhaltung mit beidseitigem Fersenheben in Schuhen
  • Stationäre Stehhaltung mit einseitigem Fersenanheben Jede Aktivität wird dreimal in Richtung des Radars durchgeführt, um die Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit zu bewerten und auch um angemessene statistische Trainings- und Testdatensätze zur Bestätigung der Verwendung zuvor etablierter Klassifizierungsalgorithmen aufrechtzuerhalten. Diese Algorithmen werden erneut verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit für die verschiedenen Aktivitäten (Gehen, Springen und stationäre Haltung) und verschiedene Schuhbedingungen (Schuhe ohne Einlagen, Schuhe mit beidseitigen Einlagen, Schuhe mit einseitigen Einlagen) zu berechnen. Die biomechanischen Bewegungserfassungsdaten werden ähnlich wie die MDS-Daten verarbeitet, um die Genauigkeit zwischen den beiden Methoden für die gleichen beobachteten aufgabenspezifischen Unterschiede zu vergleichen. Unser Ziel ist es herauszufinden, ob MDS für dieselbe Aufgabe die gleiche Messgenauigkeit wie Motion Capture erreichen kann. Da die biomechanische Bewegungserfassung der „Goldstandard“ für die Messung menschlicher Bewegungen ist, wird die erfolgreiche Verwirklichung dieses Ziels die Gültigkeit von MDS als wirksames klinisches Maß für menschliche Bewegungen belegen.

Studientyp

Beobachtungs

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 25 Jahre (ERWACHSENE)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Probanden werden aus Athleten rekrutiert, die ein College der Division 3 besuchen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene im Alter von 18–25 Jahren
  • Kann Englisch effektiv lesen, schreiben und verstehen
  • Muss gehen, joggen und springen können, ohne zu hinken

Ausschlusskriterien:

  • Kinder 0-17 Jahre
  • Unfähig, Englisch effektiv zu lesen, zu schreiben und zu verstehen
  • Personen mit Erkrankungen, die die Fähigkeit zum Gehen, Joggen oder Springen einschränken
  • Vorgeschichte von Hüft- oder Knieoperationen
  • Vorgeschichte eines zerebralen Gefäßunfalls
  • Probanden, die schwanger sind

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Der primäre Endpunkt dieser vorgeschlagenen Studie wird MDS mit der biomechanischen Bewegungserfassung hinsichtlich der Genauigkeit der Unterscheidung von Schuhen vergleichen.
Zeitfenster: 40 Minuten
Wir gehen davon aus, dass die Vorhersagegenauigkeit des MDS-Ansatzes mindestens so gut sein wird wie die des Motion-Capture-Ansatzes, wenn die Motion-Capture-Daten ähnlich wie die MDS-Daten verarbeitet werden.
40 Minuten

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Klassifizierung verschiedener menschlicher Bewegungsmerkmale durch Zuordnung verschiedener Arten menschlicher Bewegung zu ihren Komponentenmerkmalen.
Zeitfenster: 40 Minuten
Diese Analyse wird dazu beitragen, eine Radar-MDS-„Bibliothek“ mit Merkmalen zu erstellen, die bestimmten Bewegungstypen zugeordnet sind.
40 Minuten

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Ermittler

  • Hauptermittler: Cayce Onks, DO, Milton S. Hershey Medical Center

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (ERWARTET)

1. Juli 2021

Primärer Abschluss (ERWARTET)

1. Januar 2022

Studienabschluss (ERWARTET)

1. Januar 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. Juli 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

9. Juli 2020

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

13. Juli 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

10. November 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. November 2021

Zuletzt verifiziert

1. November 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • STUDY 14951

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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