Système basé sur le biofeedback pour améliorer la formation de la marche assistée robotique chez les enfants atteints de paralysie cérébrale (AID2GAIT)

Évaluation par mesure de la fonction motrice brute (GMFM-88): il mesure les changements de GMF avec une intervention à 88 éléments. La plage de notation est de 0 à 3 avec des scores plus élevés, ce qui signifie un meilleur résultat.

L'échelle clinique est administrée avant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0) et après le chiffon # 12 (c'est-à-dire T2).

Évaluation par échelle Ashworth modifiée (MAS): Le test est effectué en étendant le premier des membres des patients d'une position de flexion maximale possible à une extension maximale possible. La plage de notation est de 0 à 4 avec des scores inférieurs, ce qui signifie un meilleur résultat.

L'échelle clinique est administrée avant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0) et après le chiffon # 12 (c'est-à-dire T2).

Évaluation par mesure de l'indépendance fonctionnelle pour les enfants (WEEFIM): Il mesure le besoin d'assistance et la gravité de l'invalidité. Les scores varient de 0 à 4, avec des scores inférieurs indiquant des niveaux plus élevés de handicap.

L'échelle clinique est administrée avant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0) et après le chiffon # 12 (c'est-à-dire T2).

Évaluation par inventaire de la qualité de vie pédiatrique (PEDSQL): approche modulaire pour mesurer la qualité de vie liée à la santé. Les éléments des quatre échelles (fonctionnement physique, fonctionnement émotionnel, fonctionnement social et fonctionnement scolaire) sont regroupés. La plage de notation est de 0 à 4 avec des scores inférieurs, ce qui signifie un meilleur résultat.

L'échelle clinique est administrée avant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0) et après le chiffon # 12 (c'est-à-dire T2).

Pendant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0), Ragt # 6 (c'est-à-dire T1), Ragt # 12 (c'est-à-dire T2) La mesure de la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV) sera effectuée par une smartwatch.

Le signal HRV sera surveillé et des métriques telles que la moyenne, l'écart type, le carré moyen racine, la densité spectrale de puissance seront extraits dans des fenêtres de temps de 30 secondes.

Les paramètres mentionnés ci-dessus sont corrélés avec l'activité du système nerveux autonome et seront utilisés comme données d'entrée pour un modèle basé sur l'IA capable de classer le niveau d'engagement du patient pendant le chiffon.

Pendant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0), Ragt # 6 (c'est-à-dire T1), Ragt # 12 (c'est-à-dire T2) La mesure fonctionnelle de la spectroscopie près de l'infrarouge sera effectuée par un capuchon FNIRS.

Les FNIR permet de mesurer les oscillations oxy et désoxyhémoglobine dans les zones du cortex frontal, préfrontal et moteur. Compte tenu de la nature écologique de l'expérience, un algorithme à base de GLM sera appliqué pour identifier automatiquement le début et la durée des activations corticales. Les métriques GLM canoniques (valeurs bêta et statistiques T) indiquant une activité cérébrale seront évaluées dans des fenêtres à temps de 30 secondes et moyennées sur tous les bons canaux.

Les paramètres mentionnés ci-dessus sont corrélés avec l'activité du système nerveux central et seront utilisés comme données d'entrée pour un modèle basé sur l'IA capable de classer le niveau d'engagement du patient pendant le chiffon et d'évaluer la plasticité neuronale chez les patients.

Pendant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0), Ragt # 6 (c'est-à-dire T1), Ragt # 12 (c'est-à-dire T2) La mesure de l'imagerie infrarouge (IRI) sera acquise par une caméra infrarouge.

Les signaux thermiques dans les zones saillants du visage (pointe de nez, narines, ondulation, menton et zone périorale) seront surveillés (températures en ° C), et des métriques telles que la moyenne, l'écart type, la kurtose, l'asymétrie et la LF ([0,04-0.15] Hz), hf ([0,15-0,4] Hz) et les composants LF / HF seront extraits dans des fenêtres de temps de 30 secondes.

Les paramètres mentionnés ci-dessus sont corrélés avec l'activité du système nerveux autonome et seront utilisés comme données d'entrée pour un modèle basé sur l'IA capable de classer le niveau d'engagement du patient pendant le chiffon.

Pendant le chiffon # 1 (c'est-à-dire T0), Ragt # 6 (c'est-à-dire T1), Ragt # 12 (c'est-à-dire T2) Les couples par rapport aux deux genoux et aux deux hanches seront acquis (en NM).

Des métriques telles que la moyenne, l'écart type sera extraite dans des intrvals de temps de 30 secondes.

Les paramètres mentionnés ci-dessus sont corrélés avec le niveau de participation et avec l'activité du patient pendant le chiffon et seront utilisés comme données d'entrée pour un modèle basé sur l'IA capable de classer le niveau d'engagement du patient pendant le chiffon.