Deep Neural Network for slagpasientens ganganalyse og klassifisering

Unormale gangmønstre kan observeres blant slagpasienter som er i stand til å starte ambulasjonstrening, inkludert circumduction-gangart, fallfot, hoftevandring og genu recurvatum. De første 6 månedene etter en cerebrovaskulær hendelse regnes som den gylne perioden for rehabilitering etter hjerneslag, derfor vil intensiv intervensjon i denne perioden gi betydelig hjelp til slagpasienter. Foreløpig er kliniske behandlingsmetoder fortsatt sterkt avhengige av subjektiv diagnose fra fysiatere og terapeuter, derfor håper etterforskere ved å etablere en mer objektiv metode for å klassifisere unormale gangmønstre, den vil gi mer betydelig hjelp under langsiktig rehabiliteringsplanlegging.

I denne observasjonsstudien planlegger etterforskerne å rekruttere 100 slagpasienter med første gang, ensidig slag, og er i stand til å gå på en flat overflate i 6 minutter uten hjelp. Inklusjonskriterier inkluderer alder over 20 år med første gangs slag og påvirket underekstremitet Brunnstrom stadium III-V, og funksjonell ambulasjon kategori VI. Deltakerne skal kunne gå på en flat overflate uten hjelp i 6 minutter og deres Mini-Mental State Examination (MMSE) bør være over 25, noe som betyr at deltakerne kan etterkomme ordre og samarbeide med etterforskere i denne studien. Eksklusjonskriterier inkluderer alvorlige sentralnervesystem (CNS)/perifere nevrologiske lidelser bortsett fra hjerneslag, og de med høy risiko for å falle ned under gange. De som ikke kan samarbeide med testing og med alvorlig visuelle/auditive/kognisjonssvikt er også ekskludert. Pasienter med fraktur i underekstremiteter i løpet av de siste 6 månedene er også ekskludert.

Etterforskere rekrutterer deltakere fra poliklinikker samt fysioterapirom og pasienter vil ikke motta noen ekstra medisiner før/etter denne gangstudien. Deltakerne vil fortsette sine fysioterapiprogrammer så vel som det medisinske regimet uten noen begrensning ved å delta i denne studien. Studiemetoden i denne studien er å feste flere treghetsmålingsenheter (IMUs) på deltakernes bilaterale håndledd, ankler og bekken, og deltakerne blir bedt om å gå innendørs på en flat overflate i 6 minutter under sitt mest behagelige tempo. IMUene som brukes i denne studien består av et 3-akset akselerometer, et 3-akset gyroskop og et 3-akset magnetometer, med en høyeste samplingshastighet på 128Hz. Ikke-invasiv ortose som ankel-fot-ortose (AFO) tillates å øke gangstabilitet og symmetri. I mellomtiden vil erfarne kliniske fysioterapeuter og fysioterapeuter registrere om pasientenes gangmønster viser unormale gangmønster som omskjæringsgang, fallfot, hoftevandring eller bakre kne. Deltakerne har lov til å forlate etter fullført 6 minutters gangprøve uten ubehag.

En modell for dypt nevrale nettverk (DNN) er konstruert for å trenes for analyse av unormal gangmønster. DNN-modellen konstruert for denne studien består av et inputlag, 6 skjulte lag, deteksjonsutgangslag og klassifiseringsutgangslag. Hvert skjult lag består av 100 nevroner og deteksjonsutgangslag vil merke hver gangdata som normal gang[1,0] eller slaggang[0,1]. Etterpå vil klassifiseringslaget merke hvert unormalt slaggangmønster som slaggang, omskjæringsgang, fallfot, hoftevandring og bakre kne som [1,1,1,1,1]. Etter å ha fullført innsamlingen av kliniske gangdata fra deltakerne i denne studien, bruker etterforskerne de innsamlede gangdataene for DNN-trening, og etterforskerne bruker k-fold kryssvalideringsmetode for å dele deltakernes gangdata inn i 5 samlinger tilfeldig, med 4 av dem brukt som trening data mens de resterende brukes som testdata, og testingen vil bli gjentatt i 5 ganger. Deretter vil etterforskere sammenligne klinisk observert informasjon utført av fysiater/terapeuter og DNN-modellresultater for å se om DNN-modellen er tilgjengelig for å differensiere circumduction gangart, drop-fot, hip hiking og genu recurvatum.