Echtzeit-Sturzrisikobewertung mit dem funktionellen Reach-Test
Zusammenfassung
Stürze sind häufig und gefährlich für Schlaganfallüberlebende in allen Stadien der Genesung. Die weit verbreitete Notwendigkeit, das Sturzrisiko in Echtzeit für Personen nach einem Schlaganfall zu bewerten, hat neue Anfragen nach einer zuverlässigen, kostengünstigen, quantifizierbaren und Remote-klinischen Maßnahme / Instrument. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, untersuchen wir den Functional Reach Test (FRT) für die Sturzrisikobewertung in Echtzeit und implementieren die FRT-Funktion in mStroke, einem automatischen mobilen Echtzeit-Gesundheitssystem für die Erholung und Rehabilitation nach einem Schlaganfall. mStroke wurde als Anwendung (App) konzipiert, entwickelt und ausgeliefert, die auf einer Hardwareplattform läuft, die aus einem iPad und einem oder zwei drahtlosen Körperbewegungssensoren besteht, die auf verschiedenen mobilen Gesundheitsfunktionen basieren. Die FRT-Funktion in mStroke wird ausgiebig an gesunden Menschen getestet, um ihr Konzept und ihre Machbarkeit zu überprüfen. Vorläufige Ergebnisse werden vorgestellt, um die weitere Erforschung der FRT-Funktion bei mStroke durch klinische Studien zu rechtfertigen Personen nach Schlaganfall, die seine allgegenwärtige Nutzung in naher Zukunft leiten können.
1. Einleitung
Stürze sind bei Überlebenden eines Schlaganfalls in allen Stadien der Genesung häufig . Gemeinschaftswohnende Personen mit chronischem Schlaganfall haben die höchste Sturzrate bei . Folglich treten Hüftfrakturen bei Überlebenden nach einem Schlaganfall im Vergleich zur allgemeinen älteren Bevölkerung viermal häufiger auf . Stürze führen auch zu fortschreitenden Aktivitäts- und Teilnahmebeschränkungen, erhöhter Abhängigkeit, erhöhter Sturzangst und Depression . Darüber hinaus führen Stürze zu deutlich mehr Stress für die Pflegekräfte von Personen nach einem Schlaganfall .
Sturzpräventionsstrategien sind am effektivsten, wenn die gefährdete Person beurteilt / identifiziert werden kann, bevor eine Verletzung auftritt . Es gibt mehrere klinische Instrumente, die Funktionsparameter im Zusammenhang mit dem Gleichgewicht im Stehen genau bewerten und das Sturzrisiko bei Personen nach einem Schlaganfall vorhersagen. Zu den relevanten klinischen Instrumenten gehören die Berg Balance Scale (BBS), der Timed Up and Go (TUG) -Test, die computergestützte dynamische Posturographie (CDP) und Kraftmessplatten sowie die FRT . Die BBS wendet eine ordinale Bewertungsskala auf 14 funktionale Bewegungen an . Der TUG ist ein funktioneller Gehtest, der die Zeit für die Erledigung von Aufgaben misst . Die CDP- und Kraftplatten messen das Druckzentrum (COP) einer Person, und COP korreliert mit schlechtem Gleichgewicht und erhöhtem Sturzrisiko . Die zuvor aufgeführten klinischen Instrumente erfordern möglicherweise die Verabreichung durch den Arzt und / oder teure oder unbewegliche Geräte. Daher sind sie für den klinischen Einsatz geeignet, können jedoch nicht longitudinal überwachen Personen in der Gemeinschaft ohne die Anwesenheit eines Klinikers und / oder teurer Geräte.
Die Anwendung von Beschleunigungsmesser und Gyroskop wurde untersucht, um das stehende Gleichgewicht quantitativ zu bewerten . Diese Studien zeigen die Nützlichkeit von Bewegungssensoren bei der Messung des funktionellen Gleichgewichts. Beide Studien konzentrieren sich jedoch eher auf die Verbesserung der Messempfindlichkeit des Klinikers als auf die Herstellung eines Remote-Messsystems für mobile Gesundheit. Methoden in diesen Studien können nicht zu Hause ohne die Anwesenheit eines Klinikers angewendet werden, aufgrund der Testkomplexität (4-Schritt bzw. 6-Schritt) und Anforderung (z. B. die Augen des Benutzers müssen geschlossen sein).
In diesem Beitrag untersuchen wir tragbare Technologien (d. H. Echtzeit-Bewegungserkennung), um das Sturzrisiko mithilfe der FRT zu bewerten. Der FRT ist ein schneller dynamischer Einzeltest, der als die maximale Entfernung definiert ist, die man über die Armlänge hinaus nach vorne erreichen kann, während eine feste Stützbasis im Stehen erhalten bleibt . Wichtig ist, dass es eine modifizierte Version für die Sitzbalance gibt, dh die modifizierte FRT, von der wir erwarten, dass sie sich für die Entwicklung der Sitzmessung als nützlich erweisen wird . Die FRT wurde von Duncan et al. 1990 als Verhältnismessskala zur Bestimmung der Grenzen des stehenden Gleichgewichts in der älteren Bevölkerung . Seit seiner Einführung hat sich diese Maßnahme als valider und zuverlässiger Test zur Identifizierung erwiesen Defizite im Gleichgewicht für Schlaganfallüberlebende und ein leistungsfähiger Prädiktor für das Sturzrisiko im Vergleich zu anderen zeitaufwändigeren klinischen Funktionsmaßnahmen . Insbesondere schätzt die FRT, wie weit der Benutzer nach vorne greifen kann, ohne Schritte zu unternehmen . Die Normen der Reichweite für Männer und Frauen unterschiedlichen Alters sind in Tabelle 1 zusammengefasst . Basierend auf der Reichweite in der FRT kann eine Person mit einem hohen Sturzrisiko (d. H. Positiver Test) identifiziert werden : (i) Ein negativer Test wird für eine Vorwärtsreichweite von mehr als 25,40 cm in Betracht gezogen.(ii) Eine Reichweite von weniger als 15,24 cm ist in den folgenden 6 Monaten mit einem viermal höheren Sturzrisiko verbunden.(iii) Eine Reichweite innerhalb von 15.24–25.Es wurde festgestellt, dass 40 cm in den folgenden 6 Monaten mit einem doppelt so hohen Sturzrisiko verbunden sind.
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Die Echtzeit-FRT ist eine der Funktionen in unserem vorgeschlagenen mStroke, einem automatischen mobilen Gesundheitssystem in Echtzeit, das auch die Motorsteuerung auswerten und die Ganggeschwindigkeit von Patienten nach einem Schlaganfall abschätzen kann. Hier konzentrieren wir uns auf die FRT-Funktion in mStroke und adressieren drei komplementäre Probleme: (i) Entwicklung von Signalverarbeitungsalgorithmen, mit denen die Reichweite in FRT genau und genau geschätzt werden kann, (ii) Implementierung einer interaktiven benutzerfreundlichen App, die auf unserer Hardwareplattform ausgeführt wird, und (iii) Bewertung der Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit der FRT-Funktion in mStroke bei gesunden erwachsenen Probanden.
Sobald die FRT-Funktion in mStroke demonstriert seine Verwendbarkeit und Zuverlässigkeit in einer gesunden erwachsenen Bevölkerung, weitere Entwicklung und Bewertung wird bei Personen nach dem Schlaganfall durchgeführt. Unser oberstes Ziel ist es, dass Personen nach einem Schlaganfall problemlos eine Sturzrisikobewertung in Echtzeit durchführen können, indem sie diese FRT-Funktion in der Klinik (z. B. in einer Akut- / Postakut- / Rehabilitationseinrichtung) und zu Hause nutzen jederzeit nach Bedarf ohne Hilfe von Angehörigen der Gesundheitsberufe. Mit anderen Worten, die FRT kann von der qualifizierten klinischen Verabreichung auf das unabhängige Patientenmanagement umgestellt werden. mStroke, einschließlich der FRT-Funktion, kann eine umfassende, quantifizierbare und kontinuierliche Überwachung des Verhaltens und der Genesung von Patienten fördern, was ein effizientes und langfristiges Schlaganfallmanagement unterstützen kann, das weit über das derzeitige akutklinische System hinausgeht.
2. Materialien und Methoden
2.1. Hardware und ihre Benutzerfreundlichkeit
Energie und Latenz sind zwei Haupteinschränkungen für jedes drahtlose oder mobile Gesundheitsgerät. Wir haben den in Abbildung 1 gezeigten KNOTEN als drahtlosen Körpersensor für mStroke ausgewählt . Dieses Handgerät mit geringem Stromverbrauch und geringer Latenz ist eine neue modulare Sensorplattform, die das Bluetooth Low Energy (BLE) -Protokoll verwendet, um mit einer Basisstation (z. B. Smartphone, iPad oder Computer) zu kommunizieren. Mehrere Knoten können sich mit einer einzigen Basisstation verbinden. Das Basismodul von NODE ist die MPU-9150, ein 9-Achsen-MotionTracking-Gerät von InvenSense, das im Wesentlichen eine Trägheitsbewegungseinheit (IMU) ist, die Beschleunigungsmesser, Gyroskop und Magnetometer enthält. Der Beschleunigungsmesser kann so programmiert werden, dass er den vollständigen Bereich von g, g, g oder g hat und seine Empfindlichkeit LSB / g ist. Die MPU-9150 wurde für die stromsparenden, kostengünstigen und leistungsstarken Anforderungen der Unterhaltungselektronik einschließlich tragbarer Sensoren entwickelt. NODE kann Bewegungsdaten mit bis zu 120 Abtastungen pro Sekunde und einer Reichweite von bis zu 50 m an ein iPad senden. NODE ist ein Zylinder mit einem Durchmesser von 25,4 mm und einer Länge von 83,8 mm und kann an der Kleidung befestigt werden. Jedes Knotenende kann eine zusätzliche austauschbare Sensoreinheit aufnehmen. Diese Sensoreinheiten können einer Vielzahl von Funktionen wie Temperatur, Feuchtigkeitsgehalt, Oximeter oder Ultraschallüberwachung / -messung dienen. Für die Zwecke dieses Papiers verwenden wir nur den KNOTEN mit einer IMU.
In den letzten Jahren hat die Idee, Sensoren (z. B. Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer und Elektromyographie) zur Erfassung menschlicher Bewegungsdaten für Rehabilitationsstudien und -praktiken einzusetzen, erhebliche Aufmerksamkeit erhalten . Beschleunigungsmesser messen Beschleunigungsvektor; Gyroskope liefern Winkeldrehrate; und Magnetometer messen die Stärke und in einigen Fällen die Richtung von Magnetfeldern. Eine 9-Achsen-Sensorfusion dieser drei Sensoren ermöglicht es mStroke, die inhärenten Fehler jedes einzelnen Bewegungssensors zu überwinden.
Um die FRT-Funktion auszuführen, wird ein KNOTEN über einen Brustgurt getragen, der in Abbildung 2 dargestellt ist. Das An- und Ausziehen des Gurtzeugs wurde von Physiotherapiestudenten durch qualifizierte Emulation getestet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein solches Gurtsystem auf den Patienteneinsatz übertragen werden kann. Zusätzlich, wenn der KNOTEN nicht richtig getragen wird (z., KNOTEN gedreht oder auf den Kopf gestellt), sendet die App eine Warnbenachrichtigung aus.
2.2. Software und ihre Benutzerfreundlichkeit
In Bezug auf die Softwarefunktionalität umfasst die FRT-Funktion in mStroke die Sturzrisikobewertung und die Fehlererkennung. Zu den Fehlern gehören fehlerhafte Standhaltung und Sturz. Zu Beginn der FRT fordert die App den Benutzer auf, eine bequeme, aufrechte Haltung einzunehmen. Die App benachrichtigt den Benutzer, wenn der Brustknoten eine falsche Körperhaltung erkennt. Um Personen nach einem Schlaganfall zu berücksichtigen, die möglicherweise eine beeinträchtigte Stehhaltung haben, ist eine Rumpfflexion von bis zu 30 ° akzeptabel . Die App weist den Benutzer dann an, die Schulter der dominanten oberen Extremität (d. H. Der weniger betroffenen oberen Extremität bei Überlebenden nach Schlaganfall) auf ungefähr 90 ° zu beugen. Wenn der Arm richtig positioniert ist, greift der Benutzer so weit wie möglich nach vorne, ohne einen Schritt zu machen. Schließlich wird die FRT-Entfernung basierend auf unserem vorgeschlagenen Algorithmus geschätzt.
Die FRT-Funktion in mStroke wird für jeden einzelnen Benutzer personalisiert, indem die Rumpflänge, die Schulterbreite und die Oberschenkellänge des Benutzers in die App eingegeben werden, bevor die FRT gestartet wird. Nachdem der Algorithmus die FRT-Entfernung geschätzt hat, wird das Ergebnis dem Benutzer in Echtzeit basierend auf festgelegten FRT-Normen mitgeteilt (Tabelle 1). Um die Sicherheit zu gewährleisten, ist mStroke mit einem Sturzerkennungsalgorithmus ausgestattet und kann so programmiert werden, dass im Falle eines Sturzes eine automatische Notfallbenachrichtigung erfolgt. Zu diesem Zweck haben wir den von Li et al. vorgeschlagenen 3-stufigen Sturzerkennungsalgorithmus implementiert. .
2.3. Die FRT-Entfernungsschätzung
2.3.1. Winkelschätzung
In der KNOTEN-IMU befinden sich Beschleunigungsmesser, Gyroskop und Magnetometer. Wir nutzen die aus den Messwerten dieser drei Sensoren berechnete Quaternion zur genauen Winkelschätzung. Eine Quaternion ist eine vierdimensionale komplexe Zahl, die verwendet werden kann, um die Orientierung eines starren Körpers in einem dreidimensionalen Raum darzustellen . Beschreibt in der Quaternionsdarstellung die Ausrichtung des Rahmens relativ zum Rahmen . Jede Ausrichtung des Rahmens relativ zum Rahmen kann durch eine Drehung des Winkels um die im Rahmen definierte Achse erreicht werden. Die Quaternion, die diese Orientierung beschreibt, ist wie folgt definiert: wo , , und definieren Sie die Komponenten des Einheitsvektors in -, -, und -Achsen des Rahmens , beziehungsweise .
Angenommen, die Referenzquaternion ist ; die aktuelle Quaternion ist ; und die Orientierung zwischen und ist . Dann kann die Beziehung zwischen , , und wie folgt dargestellt werden : wobei das Quaternionsprodukt bezeichnet, das mit der Hamilton-Regel bestimmt werden kann :
Das Quaternionskonjugat, bezeichnet mit , kann verwendet werden, um die durch eine Orientierung beschriebenen relativen Frames auszutauschen:
Basierend auf (2) und (4) können wir leicht Folgendes erhalten:
Ein dreidimensionaler Vektor kann durch eine Quaternion gedreht werden . Wenn und derselbe Vektor sind, der in frame bzw. frame beschrieben wird, erhalten wir Folgendes:where und contain als erstes Element, um sie zu vierdimensionalen Vektoren zu machen .
Der Winkel, der einer solchen Drehung entspricht, kann aus dem Winkel zweier Vektoren erhalten werden, dh und , wobei und dieselben mathematischen Ausdrücke haben, aber unterschiedliche Vektoren darstellen:
Berechnet basierend auf (6) und (7) hat jedoch zwei Probleme für unsere praktische Implementierung. Ein Problem ist, dass es immer positiv ist und das andere Problem ist, dass es in jeder Drehrichtung sein kann. Wir erklären diese beiden Probleme anhand anschaulicher Beispiele in Abbildung 3. Die Abbildungen 3(a) und 3(b) stellen die Vorwärtsdrehung bzw. die Rückwärtsdrehung von Rahmen zu Rahmen entlang der Achse dar. Abbildung 3 (c) stellt eine Drehung entlang der Achse dar. Angenommen, die absoluten Werte der Winkel für alle Rotationen sind . Basierend auf (6), entspricht und entspricht . Wenn außerdem (7) angewendet wird, erhalten wir Folgendes: wo und bezeichnen die in den Abbildungen 3 (a) und 3 (b) gezeigten Rotationen. Daher können wir die Vorwärtsdrehung und die Rückwärtsdrehung nicht von und unterscheiden . Unter Berücksichtigung von Abbildung 3 (c) sollten wir, wenn wir nur an einer Drehung in der Rahmenebene interessiert sind, 0 ° für den Winkel einer solchen Drehung erhalten. Wir erhalten jedoch immer noch anstelle von 0 ° mit (6) und (7).
(a) Vorwärtsdrehung entlang der Achse, projiziert in die Ebene
(b) Rückwärtsdrehung entlang der Achse, projiziert in die Ebene
(c) Drehung entlang der Achse
(a) Vorwärtsdrehung entlang der Achse, projiziert in die Ebene
(b) Rückwärtsdrehung entlang der Achse, projiziert in die Ebene
(c) Drehung entlang der Achse
Um diese beiden Probleme anzugehen, schlagen wir die folgende Lösung vor, um wie erwartet zu erhalten. Zusätzlich zu (6) wenden wir die zweite Vektorrotation wie folgt an: Nehmen Sie an und entsprechen Sie in Frame bzw. Dann finden wir den Winkel zwischen und, indem wir (7) wie folgt leicht aktualisieren:Auf diese Weise,
Zusammenfassend kann die vorgeschlagene Lösung die oben genannten Probleme in Abbildung 3 dargestellt adressieren:(ich)In Abbildung 3(ein) für die Vorwärtsdrehung, und .(ii)In Abbildung 3(b) für die Rückwärtsdrehung, und .(iii)In Abbildung 3(c) für die Drehung entlang der Achse, und , was bedeutet, dass der Winkel einer solchen Drehung in der Ebene des Rahmens projiziert wird 0∘.
2.3.2. Funktionelle Reichweite durch Rumpfflexion
Basierend auf der klinischen Beobachtung wird die Reichweite in der FRT hauptsächlich durch Rumpfflexion ausgeführt. Wenn wir den Rumpfflexionswinkel basierend auf dem in Abschnitt 2.3.1 vorgeschlagenen Algorithmus abschätzen können, können wir die entsprechende Reichweite gemäß der trigonometrischen Funktion wie folgt berechnen: wobei die manuell gemessene Rumpflänge und der automatisch durch mStroke geschätzte Rumpfflexionswinkel angegeben sind. Die IMU im Brustknoten liefert die erforderlichen Quaternionsinformationen zur Schätzung des Rumpfflexionswinkels.
2.3.3. Effekt der Torsodrehung
berücksichtigt nur die funktionelle Reichweite aufgrund der Rumpfflexion. Der menschliche Körper ist jedoch kein starrer Körper. Wenn die FRT durchgeführt wird, gibt es eine unvermeidliche Torsoverdrehung. Der Torso Twist wird auch zur funktionellen Reichweite beitragen. Mit der 3-Achsen-IMU im Brustknoten können wir den Torsodrehwinkel gleichzeitig mit dem Rumpfflexionswinkel abschätzen. Somit kann wie folgt aktualisiert werden: wobei die manuell gemessene Schulterbreite und der automatisch von mStroke geschätzte Torsodrehwinkel angegeben sind.
2.3.4. Wirkung der Oberschenkelbewegung
Wenn eine Person die FRT ausführt, bleibt der Unterkörper nicht senkrecht zum Boden. Der Unterkörper kann sich manchmal nach hinten verschieben, um den Massenmittelpunkt der Person innerhalb seiner Stützbasis zu halten. Jede Abweichung des Unterkörpers von der ursprünglichen vertikalen Position kann das FRT-Ergebnis beeinflussen. Daher müssen wir einen solchen Effekt explizit berücksichtigen. Es ist unmöglich, dass die IMU im Brustknoten die Unterkörperbewegung in der FRT erfasst. Somit nutzen wir einen zweiten KNOTEN am Oberschenkel, um den Oberschenkelbewegungswinkel abzuschätzen. Basierend auf diesem Winkel können wir die Unterkörperbewegung quantifizieren, die zur funktionellen Reichweite beiträgt, wobei die manuell gemessene Oberschenkellänge und der automatisch von mStroke geschätzte Oberschenkelbewegungswinkel angegeben sind. Schließlich schlagen wir das dritte Reichweitenmaß wie folgt vor:
3. Ergebnisse und Diskussion
3.1. Die FRT-Zuverlässigkeitsmethode
Die FRT-Zuverlässigkeitsstudie wurde an gesunden erwachsenen Probanden in einem Forschungsumfeld mit entsprechender IRB-Zulassung durchgeführt. Die Probanden gaben vor der Teilnahme eine Einverständniserklärung ab. Alter und Geschlecht wurden als Subjektdemografie erfasst. Aufgrund einer Stichprobe von Bequemlichkeit, gesunde College-Studenten, Die meisten unserer Probanden haben einen normalen Body-Mass-Index. Alle Ausreißer würden als übergewichtig und nicht als fettleibig angesehen.
Für jedes Subjekt wurden Rumpflänge, Schulterbreite und Oberschenkellänge manuell gemessen und in die App eingegeben, bevor die FRT eingeleitet wurde. In Schulterhöhe jedes Probanden wurde ein Maßband an der Wand befestigt.
Mit Clinician Cueing wurde das Subjekt stehend neben dem an der Wand montierten Maßband positioniert, so dass seine / ihre Reichweite die Länge des Maßbandes nicht überschreiten würde. Das Subjekt wurde dann angewiesen, seine obere Extremität auf 90 ° anzuheben. Die Ausgangsposition wurde vom Kliniker am distalen dritten Phalange des Probanden beurteilt. Das Subjekt wurde anschließend gebeten, so weit wie möglich nach vorne zu greifen, ohne einen Schritt zu machen. Auf dem Höhepunkt der Reichweite des Probanden markierte der Kliniker das Reichweitenende. Der absolute Abstand zwischen diesen beiden markierten Positionen auf dem Maßband wurde als Vergleichsmaßstab für die geschätzte Reichweite von mStroke verwendet. Wir haben die FRT-Funktion in mStroke an zwei Gruppen von Probanden getestet, um ihre Leistung zu überprüfen. Jedes Subjekt führte die FRT fünfmal durch.
3.2. Die FRT-Leistung
Gruppe 1 umfasst 17 gesunde erwachsene Probanden. Tabelle 2 enthält demografische Daten der Gruppe 1. Ein KNOTEN (auf der Brust positioniert) wird in Gruppe 1 verwendet, um die Rumpfflexion und die Torso-Torsionswinkel abzuschätzen, wie in Abbildung 4 gezeigt. Das Histogramm der Torso-Verdrehungswinkel ist in Abbildung 5 dargestellt. Es kann leicht aus Abbildung 5 beobachtet werden, dass die meisten Torso-Verdrehungswinkel nicht gleich sind , was einen nicht trivialen Effekt auf das Ergebnis der funktionellen Reichweite hat. Die Leistungen der Schätzung der Reichweite in Bezug auf den mittleren absoluten Fehler (MAE) und den Korrelationskoeffizienten sind in Tabelle 3 angegeben, in der die manuell von einem Kliniker gemessene Reichweite angegeben ist und als Leistungsbenchmark für die FRT-Funktion in mStroke dient. und sind in Abschnitt 2.3.2 (12) bzw. Abschnitt 2.3.3 (13) beschrieben. Mit Rücksicht auf MAE, übertrifft durch . Bland Altman Plots zwischen und sowie zwischen und sind in den Abbildungen gezeigt 6 und 7, beziehungsweise. Der Mittelwert der Differenzen zeigt die Verzerrung / Diskrepanz zwischen der Messung und der Benchmark. +1,96 Standardabweichung (SD) von Differenzen und -1,96 SD von Differenzen ergeben den Bereich von 95 Übereinstimmungsgrenzen. Die meisten Unterschiede liegen in einem solchen Bereich.
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(a) Starten FRT
(b) FRT durchführen
(a) Starten FRT
(b) Durchführen FRT
Gruppe 2 umfasst 23 gesunde erwachsene Probanden mit den in Tabelle 4 angegebenen demografischen Merkmalen. Im Gegensatz zu Gruppe 1 werden in Gruppe 2 zwei Knoten verwendet, um Rumpfflexion, Rumpfdrehung und Oberschenkelbewegungswinkel abzuschätzen (siehe Abbildung 8). Die Histogramme der Torsodrehungs- und Oberschenkelbewegungswinkel sind in den Abbildungen 9 bzw. 10 dargestellt. Beide Zahlen zeigen deutlich, dass Winkel ungleich Null für Torsodrehung und Oberschenkelbewegung die Tests dominieren. Die entsprechenden Leistungen sind in Tabelle 5 dargestellt. wird in Abschnitt 2.3.4 (14) beschrieben. Mit Rücksicht auf MAE, übertrifft durch und verbessert die Leistung weiter durch .
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(a) Starten FRT
(b) FRT durchführen
(a) Starten FRT
(b) Durchführen FRT
Während die experimentellen Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es noch Raum für Leistungsverbesserungen. Unsere Studien legen eindeutig nahe, dass mehr Bewegungssensoren (z. B. Sensor an Schulter oder Arm) in Betracht gezogen werden sollten, um die Leistung der FRT-Funktion bei mStroke weiter zu verbessern, indem detailliertere Körperbewegungen in der FRT-Übung erfasst werden.
4. Schlussfolgerungen
Wir haben ein mobiles Gesundheitssystem (d. H. mStroke) entworfen und entwickelt, das die FRT, ein genaues klinisches Einzeltask-Tool, für die Sturzrisikobewertung in Echtzeit durchführen kann. Es wurden drei verschiedene Entfernungsmaße (d. h., , , und) angegeben. Die Zuverlässigkeit der FRT-Funktion von mStroke wurde an zwei Gruppen gesunder erwachsener Probanden getestet. Die experimentellen Ergebnisse bestätigen das Konzept und die Machbarkeit. Eine klinische Studie an Personen nach Schlaganfall ist der nächste Schritt zur Weiterentwicklung der FRT-Funktion bei mStroke.
Offenlegung
Der Inhalt liegt ausschließlich in der Verantwortung der Autoren und gibt nicht unbedingt die offiziellen Ansichten der National Institutes of Health wieder.
Konkurrierende Interessen
Die Autoren erklären, dass es keine konkurrierenden Interessen in Bezug auf die Veröffentlichung dieses Papiers gibt.
Anerkennungen
Die in diesem Artikel berichtete Forschung wurde vom National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering der National Institutes of Health unter der Auszeichnung Nr. Modell: R15EB015700. Diese Arbeit wurde auch teilweise von der Tennessee Higher Education Commission finanziert.