Core Concepts
単一の腰部装着型三軸加速度計とトランスフォーマーネットワークを用いることで、パーキンソン病患者の歩行凍結検出の性能が大幅に向上した。
Abstract
本研究では、パーキンソン病患者21名を対象に、日常生活動作中の歩行凍結エピソードを単一の腰部装着型三軸加速度計で記録したデータを使用した。
- 加速度信号は40Hzにリサンプリングし、ローパスフィルタリングとハイパスフィルタリングを行った。
- 3.2秒の時間窓でデータを分割し、FFTスペクトル表現と過去3つの時間窓を特徴量として使用した。
- 従来のCNNやCNN-LSTMモデルと比較して、提案のFOG-Transformerモデルが最も優れた性能を示した。LOSO交差検証の結果、感度0.891、特異度0.891、AUC 0.957、EER 10.9%を達成した。
- 歩行凍結エピソードの検出と誤検出エピソードの分析を行い、提案手法の有効性を確認した。
Stats
歩行凍結エピソードの持続時間の多くは10秒未満である。
OFF状態では平均85.1分の歩行凍結が観察されたのに対し、ON状態では平均28分の歩行凍結が観察された。
Quotes
「歩行凍結は、パーキンソン病の最も障害的な症状の1つであり、患者の50%以上に影響を及ぼす」
「歩行凍結の正確かつ客観的な評価は、薬物治療の最適化や新しい治療法の開発に不可欠である」