WBAN을 이용한 모터 고착 감지 (DMS-WBAN)
2021년 2월 23일 업데이트: Mohawk College
무선 신체 영역 네트워크를 사용한 모터 발작 감지
본 연구는 전신 긴장 간대 발작을 감지하기 위해 센서를 이용하여 운동 운동 데이터를 수집하는 것을 목표로 한다.
스마트 워치와 유사한 웨어러블 센서는 발작을 감지하는 데 사용됩니다.
제안하는 시스템은 손과 다리에 착용하는 3-4개의 웨어러블 무선 센서로 구성됩니다.
이러한 센서의 데이터는 덩어리로 전송되고 GTC 발작의 분석 및 감지를 위해 중앙 허브로 수집됩니다.
연구 개요
상태
상태
완전한
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
프로젝트의 핵심은 수집된 움직임 데이터의 디지털 신호 처리입니다.
Analog Devices의 의료 응용 센서는 참가자의 손목과 다리에 착용됩니다.
이러한 센서는 모터 움직임 데이터를 지속적으로 수집합니다.
데이터는 디지털 신호 처리 및 감지를 위해 중앙 허브에서 수집되는 클라우드로 전송됩니다.
데이터 분석 결과는 긴장 간대 발작에 대한 표준 EEG 결과와 비교되고 결과가 검증됩니다.
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (실제)
등록
5
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
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Ontario
-
Hamilton, Ontario, 캐나다, L9C 0E5
- Mini Thomas
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 피험자는 발작 또는 발작 증상이 있습니다.
제외 기준:
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
1
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: 모터 움직임의 측정
주요 제조업체에서 제조한 웨어러블 가속도계 센서를 손과 다리에 착용할 참가자에게 제공합니다.
이 센서는 모터 움직임의 영향을 받는 가속도를 측정하는 데 사용됩니다.
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참여자에게 웨어러블 센서를 제공하여 착용하게 하고 움직임 데이터를 수집합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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가속도 측정
기간: 3 개월
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모터 움직임으로 인해 가속도가 변경됩니다.
가속도계 센서는 강직성 간대 발작을 감지하기 위한 첫 번째 단계로 가속도를 측정하는 데 사용됩니다.
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3 개월
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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데이터의 디지털 신호 처리
기간: 3 개월
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수집된 원시 가속 데이터는 디지털 신호 처리 기술을 사용하여 MATLAB 소프트웨어가 있는 컴퓨터에서 처리됩니다.
이러한 기술은 데이터를 식별하고 발작 움직임을 정상적인 움직임과 구별하여 발작 데이터를 감지하는 데 도움이 됩니다.
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3 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Mini Thomas, M.Eng., Mohawk College
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
유용한 링크
- Non-EEG based ambulatory seizure detection designed for home use: What is available and how will it influence epilepsy care?
- Electromyography-based seizure detector: Preliminary results comparing a generalized tonic-clonic seizure detection algorithm to video-EEG recordings
- Safe and sound? A systematic literature review of seizure detection methods for personal useSafe and sound? A systematic literature review of seizure detection methods for personal use
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
2017년 11월 1일
기본 완료 (실제)
기본 완료
2018년 2월 25일
연구 완료 (실제)
연구 완료
2019년 1월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2017년 9월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2017년 9월 13일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2017년 9월 14일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2021년 2월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 2월 23일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2018년 3월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 3596
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
미정
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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