Detekce poruch chůze u osob s Parkinsonovou nemocí

Jan Suchánek

Diplomová práce

Detection of Gait Disorders in People with Parkinson's Disease

Anotace:

Hlavním cílem této diplomové práce, je navrhnout algoritmus detekce zamrznutí pohybu pacientů s parkinsonovým onemocněním. Součástí diplomové práce je navrhnutí experimentu pro získání jednotných kvalifikujících dat z měření 2 skupin. Skupina kontrolní a skupina s parkinsonovým onemocněním. Experiment využívá přístroje Xsens Awinda a přístroje Novel Emed-XL. Měření na těchto přístrojích je synchronizované hardwarově a výsledky vyexportovány a nahrány do vytvořené databáze v jazyce MySQL, která je dostupná na Google Cloud SQL serveru. Experiment je navrhnut podle TUG testu, kdy jsou osobám pokládány jednoduché matematické otázky pro odvedení pozornosti od prováděného měření, aby u pacientů s parkinsonovým onemocněním došlo během měření k zamrznutí pohybu. Detekce zamrznutí pohybu je prováděna na datasetech, které byly k dispozici před začátkem měření. K detekci byly využity neuronové sítě neural network time series a neural network pattern recognititon. V budoucnosti by toto řešení mohlo sloužit ke kontrolování stavu pacienta.

Abstract:

The main aim of this master thesis is to design algorithm for detection of freezing of gait of patients with parkinson’s disease. Part of the thesis is to design an experiment for obtaining uniform qualifying data frm measurements of 2 groups. Control group and Parkinson’s disease group. The experiment uses Xsens Awinda and Novel Emed-XL. Measurements on these devices are synchronized by hardware and the results are exported and uploaded to MySQL database which was created on and is available on Google Cloud SQL server. The experiment is designed according to the TUG test, where people are asked simple math questions to divert their attention from the measurements being made, so that patients with parkinson’s disease experience freezing during the measurement. Detection of gait is performer on datasets that were available before the measurement started. Neural network time series and neural network pattern recognition were used for detection. In the future, this solution coudl serve to control the patient’s condition.

Klíčová slova

Parkinsonovo onemocnění, neuronová síť, zamrznutí pohybu, detekce zamrznutí pohybu

Keywords

Parkinson disease, neural network, freezing of gait, detection of freezing of gait

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 7. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 13. 8. 2019
• Vedoucí: Martin Černý
• Oponent: Patrik Kutílek, Marek Gájovský

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Elektrotechnika / Biomedicínské inženýrství