片麻痺患者における平衡状態の推定
片麻痺患者のバランス状態の推定: 人工ニューラル ネットワークの実装
調査の概要
詳細な説明
参加者の人口統計と臨床情報が記録されました。 臨床情報は、患者の基本的な医療データで構成されています。 ホドキンソン精神テストを使用して、参加者が包含基準を満たしているかどうかの認知状態を評価しました。 バランス評価システム テストは、参加者のバランス状態を評価するために使用されました。
この研究では、Levenberg-Marquardt トレーニング アルゴリズムを採用することにより、フィード フォワード バックプロパゲーション ANN が使用されました。 隠れ層では正接双曲線伝達関数が使用されました。 ANN モデリングでは、Matlab (バージョン R2017b、Mathworks Inc、米国) を使用しました。 参加者から得られたデータの 70% (n=46)、15% (n=10)、および 15% (n=10) が、それぞれ研究のトレーニング、検証、およびテストに使用されました。 多重線形回帰 (MLR) モデルも使用して、ANN と比較しました。
まず、研究の最初の目的のために ANN をモデル化しました。 BESTest では、実際の値 (タイミングまたは距離) を使用せず、分類された値 (BESTest では 0 ～ 3 ポイント) のみを使用して、ANN をトレーニングする 5 つの従来のバランス テストのデータを使用しました。 5 つのバランス テストは、ファンクショナル リーチ テスト (cm)、左右の片足立ちテスト (秒)、6 メートル タイム ウォーク テスト (秒)、タイムアップ アンド ゴー テスト (秒) でした。 次に、手動の合計 BESTest スコアを ANN による予測スコアと比較します。
次に、BESTest の 6 つのセクションを 1 つずつ削除し、テストの残りの 5 つのセクションでモデル化して、BESTest の合計スコアを推定しました。 このモデリングの後、最初のセクションで各項目を 1 つずつ削除し、最初のセクションの合計スコアを推定しました。 BESTest のすべてのセクションでこのプロセスを繰り返しました。
統計分析
研究の種類
入学 (実際)
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 35～65歳の方で、
- 自力で、または歩行補助具を使用して歩くことができる、
- 1分以上自立できる方、
- 片麻痺があり、
- ホドキンソン メンタル テストで 8 点以上獲得する。
除外基準:
- バランスに影響を与える合併症を持っている、
- コミュニケーションに問題がある。
- 与えられた指示を理解できない患者は、研究から除外されました。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：他の
- 時間の展望：断面図
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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バランス評価システムテスト（BESTest）
時間枠：2年
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生体力学的制約、安定限界/垂直性、予測姿勢調整、姿勢反応、感覚的方向性および歩行の安定性
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2年
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人工ニューラル ネットワーク モデリング
時間枠：2年
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手動の合計 BESTest スコアと ANN による予測スコアの比較
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2年
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人工ニューラル ネットワーク モデリング
時間枠：2年
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BESTestサブセットのANN予測結果を見つけるために、BESTestサブセットの最も高い寄与を決定する。
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2年
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者：Güzin Kara, PhD, PT、Pamukkale University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Kaczmarczyk K, Wit A, Krawczyk M, Zaborski J, Gajewski J. Associations between gait patterns, brain lesion factors and functional recovery in stroke patients. Gait Posture. 2012 Feb;35(2):214-7. doi: 10.1016/j.gaitpost.2011.09.009. Epub 2011 Sep 19.
- Demir U, Kocaoğlu S, Akdoğan E. Human impedance parameter estimation using artificial neural network for modelling physiotherapist motion. Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2016; 36(2): 318-326
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
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