脳卒中患者の歩行分析と分類のためのディープ ニューラル ネットワーク

歩行訓練を開始できる脳卒中患者では、回旋歩行、ドロップ フット、ヒップ ハイキング、膝関節再帰などの異常な歩行パターンが観察されることがあります。 脳血管障害後の最初の 6 か月は、脳卒中後のリハビリテーションの黄金期と見なされているため、この期間の集中的な介入は、脳卒中患者にとって大きな助けとなります。 現在、臨床治療法は依然として理学療法士やセラピストによる主観的診断に大きく依存しているため、研究者は、異常な歩行パターンを分類するためのより客観的な方法を確立することで、長期的なリハビリテーション計画においてより重要な支援を提供することを望んでいます.

この観察研究では、研究者は史上初の片側性脳卒中患者 100 人の募集を計画しており、補助なしで平らな面を 6 分間歩くことができます。 包含基準には、初回の脳卒中および冒された下肢のブルンストローム ステージ III-V、および機能的歩行カテゴリ VI を有する 20 歳以上の年齢が含まれます。 参加者は補助なしで平らな面を 6 分間歩ける必要があり、Mini-Mental State Examination (MMSE) が 25 を超えている必要があります。これは、参加者が命令に従い、この研究で研究者に協力できることを意味します。 除外基準には、脳卒中以外の重度の中枢神経系 (CNS)/末梢神経障害、および歩行中に転倒するリスクの高いものが含まれます。 検査にご協力いただけない方、重度の視覚・聴覚・認知障害のある方も対象外となります。 最近 6 か月以内に下肢を骨折した患者も除外されます。

治験責任医師は外来診療所および理学療法室から参加者を募集し、患者はこの歩行研究の前後に追加の投薬を受けません。 参加者は、この研究に参加することにより、制限なく理学療法プログラムと医療体制を継続します。 この研究の研究方法は、参加者の両側の手首、足首、骨盤に複数の慣性測定ユニット (IMU) をストラップで固定することであり、参加者は屋内の平らな面を最も快適なペースで 6 分間歩くように求められます。 この研究で使用される IMU は、3 軸加速度計、3 軸ジャイロスコープ、および 3 軸磁力計で構成され、最高サンプリング レートは 128Hz です。 足首足装具 (AFO) などの非侵襲的な装具は、歩行の安定性と対称性を高めることができます。 一方、経験豊富な臨床理学療法士と理学療法士は、患者の歩行パターンが、回旋歩行、ドロップフット、ヒップハイキング、または後ろ膝などの異常な歩行パターンを示しているかどうかを記録します。 参加者は、6 分間の歩行テストが完了した後、不快感なく退出できます。

ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルが構築され、異常な歩行パターンの分析用にトレーニングされます。 この研究のために構築された DNN モデルは、入力層、6 つの隠れ層、検出出力層、および分類出力層で構成されます。 各隠れ層は 100 個のニューロンで構成され、検出出力層は各歩行データを通常の歩行 [1,0] またはストローク歩行 [0,1] としてラベル付けします。 その後、分類レイヤーは、各異常な脳卒中歩行パターンを、脳卒中歩行、回旋歩行、ドロップ フット、ヒップ ハイキング、バック ニーとして [1,1,1,1,1] としてラベル付けします。 この研究の参加者からの臨床歩行データの収集が完了した後、研究者は収集した歩行データを DNN トレーニングに使用し、研究者は k 分割交差検証法を使用して、参加者の歩行データをランダムに 5 つのコレクションに分割し、そのうちの 4 つをトレーニングとして使用します。データをテスト データとして使用し、テストを 5 回繰り返します。 次に、研究者は、理学療法士/セラピストによって行われた臨床的に観察された情報と DNN モデルの結果を比較して、DNN モデルが回旋歩行、ドロップ フット、ヒップ ハイキング、膝関節再帰を区別できるかどうかを確認します。