- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04468828
Kann Mikrodoppler menschliche Bewegungen vorhersagen?
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
Bedingungen
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
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
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
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
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Cayce Onks, DO, Milton S. Hershey Medical Center
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (ERWARTET)
Primärer Abschluss (ERWARTET)
Studienabschluss (ERWARTET)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- STUDY 14951
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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