パーキンソン病におけるすくみ補助装置 (demarpark)

すくみ歩行（FOG）は、一部のパーキンソン病患者に起こる特有の厄介な症状です。この短期間、一時的に足が動かなくなる、または歩く意思があるにもかかわらず足の前方への進行が著しく減少することは、転倒のリスクと関連しています。 自動化された FOG エピソード検出により、患者の状態を体系的に評価し、治療の臨床効果を客観的に評価できるようになります。 慣性センサー信号の周波数特性に基づいて FOG エピソードを特定する技術が文献で提案されています。 ここでの私たちの目的は、お祭りのような他の関連する歩行パターンの変化を含めるために、これらの FOG 検出器を適応および拡張することです。 提案されたアプローチは、患者の下肢に配置された単一の無線慣性センサーに基づいています。 ベースの凍結検出器は、すべての FOG およびフェストネーション エピソードを検出するには十分ではありません。 ストライドの長さとケイデンスは、今後の FOG イベントの発生を予測するための貴重な情報となります。 研究者らは、将来のリアルタイム アプリケーション向けに、最小限の数の組み込みセンサーと検出アルゴリズムに基づいたソリューションを開発しました。 聴覚のリズミカルな刺激や地面に視覚的にマークを付けると、FOG 患者の歩行が劇的に改善されることがよく知られています。 合図に対するこの感性により、一部のチームはリズミカルな移動補助装置を開発するようになりました。 私たちの目的は、すくみエピソードが発生する直前に最も適切な合図補助をトリガーするウェアラブルアシスタントを開発することです。