Red neuronal profunda para el análisis y la clasificación de la marcha de pacientes con accidente cerebrovascular

Se pueden observar patrones de marcha anormales entre los pacientes con accidente cerebrovascular que pueden comenzar el entrenamiento de deambulación, incluida la marcha de circunducción, pie caído, caminata de cadera y genu recurvatum. Los primeros 6 meses después de un accidente cerebrovascular se consideran el período dorado para la rehabilitación posterior al ictus, por lo que la intervención intensiva durante este período proporcionará una ayuda significativa a los pacientes con ictus. Actualmente, los métodos de tratamiento clínico aún se basan en gran medida en el diagnóstico subjetivo de los fisiatras y terapeutas, por lo tanto, los investigadores esperan que al establecer un método más objetivo para clasificar los patrones de marcha anormales, proporcione una asistencia más significativa durante la planificación de la rehabilitación a largo plazo.

En este estudio observacional, los investigadores planean reclutar a 100 pacientes con accidente cerebrovascular con el primer accidente cerebrovascular unilateral y que puedan caminar sobre una superficie plana durante 6 minutos sin ayuda. Los criterios de inclusión incluyen edad mayor de 20 años con ictus por primera vez y miembro inferior afectado estadio III-V de Brunnstrom y deambulación funcional categoría VI. Los participantes deben poder caminar sobre una superficie plana sin ayuda durante 6 minutos y su Mini Examen del Estado Mental (MMSE) debe ser superior a 25, lo que significa que los participantes pueden cumplir órdenes y cooperar con los investigadores en este estudio. Los criterios de exclusión incluyen trastornos neurológicos periféricos/del sistema nervioso central (SNC) graves además del accidente cerebrovascular, y aquellos con alto riesgo de caída al caminar. También se excluyen aquellos que no pueden cooperar con las pruebas y con deficiencias visuales/auditivas/cognitivas graves. También se excluyen los pacientes con fractura de miembro inferior en los últimos 6 meses.

Los investigadores reclutan participantes de clínicas para pacientes ambulatorios, así como de salas de fisioterapia, y los pacientes no recibirán ningún medicamento adicional antes o después de este estudio de la marcha. Los participantes continuarán con sus programas de fisioterapia y régimen médico sin ninguna restricción al participar en este estudio. El método de estudio en este estudio es atar múltiples unidades de medición inercial (IMU) en las muñecas, los tobillos y la pelvis bilaterales de los participantes, y se solicita a los participantes que caminen en el interior sobre una superficie plana durante 6 minutos a su ritmo más cómodo. Las IMU utilizadas en este estudio consisten en un acelerómetro de 3 ejes, un giroscopio de 3 ejes y un magnetómetro de 3 ejes, con una frecuencia de muestreo máxima de 128 Hz. Las ortesis no invasivas, como la ortesis de tobillo y pie (AFO), pueden aumentar la estabilidad y la simetría de la marcha. Mientras tanto, fisiatras clínicos y fisioterapeutas experimentados registrarán si los patrones de marcha de los pacientes muestran patrones de marcha anormales, como la marcha de circunducción, el pie caído, la marcha de la cadera o la rodilla hacia atrás. Los participantes pueden irse después de completar la prueba de caminata de 6 minutos sin ninguna molestia.

Se construye un modelo de red neuronal profunda (DNN) para ser entrenado para el análisis de patrones de marcha anormales. El modelo DNN construido para este estudio consta de una capa de entrada, 6 capas ocultas, una capa de salida de detección y una capa de salida de clasificación. Cada capa oculta consta de 100 neuronas y la capa de salida de detección etiquetará cada dato de marcha como marcha normal[1,0] o marcha brazada[0,1]. Posteriormente, la capa de clasificación etiquetará cada patrón de marcha de brazada anormal como marcha de brazada, marcha de circunducción, pie caído, caminata de cadera y rodilla trasera como [1,1,1,1,1]. Después de completar la recopilación de datos clínicos de la marcha de los participantes en este estudio, los investigadores usan los datos de la marcha recopilados para el entrenamiento de DNN, y los investigadores usan el método de validación cruzada k-fold para dividir los datos de la marcha de los participantes en 5 colecciones al azar, con 4 de ellos utilizados como entrenamiento. datos mientras que el resto se utiliza como datos de prueba, y la prueba se repetirá 5 veces. Luego, los investigadores compararán la información clínica observada realizada por fisiatras/terapeutas y los resultados del modelo DNN para ver si el modelo DNN está disponible para diferenciar la marcha de circunducción, pie caído, caminata de cadera y genu recurvatum.