Assessment of wrist rigidity in patients with Parkinson's disease: A new approach based on frequency analysis
Parkinson hastalarında bilek sertliğinin değerlendirilmesi: Frekans analizi üzerine yeni bir yaklaşım
- Tez No: 639768
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EVREN SAMUR, PROF. DR. ÇETİN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Nöroloji, Mechanical Engineering, Neurology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bilek sertliği, Parkinson Hastalığının (PH) önemli bir göstergesi olarak kabul edilir. Mevcut uygulamada, bilek direngenliği, Birleşik Parkinson Hastalığı Derecelendirme Ölçeğinin (BPHDÖ) bir parçası olarak hareket bozukluğu uzmanları tarafından niteliksel olarak ölçülür. Bu çalışma, bilek direngenliğinin nicel olarak değerlendirilmesi için yeni bir yöntem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tezde, frekans analizine dayalı bir yaklaşım önerilmektedir. Bileğin frekans cevabı, ele takılan bir cep telefonunun tümleşik sensörleri ile ölçülen verilerin analiz edilmesiyle elde edilir. Bu amaçla, bir mobil uygulama ve bir deneysel protokol geliştirilmiştir. Bileğin frekans cevabını BPHDÖ sertlik skoru ile ilişkilendirmek için 10 Parkinson hastası ile deneysel çalışma yapılmıştır. BPHDÖ sertlik skoru ile birlikte, Parkinson hastalarının açık ve kapalı durumları arasındaki farklılıklar, Froment manevrasının etkisi, Parkinson hastaları ve sağlıklı denekler arasındaki farklılıklar gözlemlenmiştir. Toplanan verilerle iki analiz yapılmıştır: (1) Model bazlı analiz ve (2) Derin öğrenme bazlı analiz. Model bazlı analizde bileğin direngenliğini belirlemek için ikinci dereceden bir kütle yay sönümleme modeli kullanılmıştır. Öte yandan, derin öğrenme temelli analizde bilek direngenliği ile ilgili özellikleri çıkarmak için evrişimli sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçların istatistiksel analizi, model tabanlı analiz kullanılarak katılımcıların BPHDÖ katılık puanlarını doğru bir şekilde tanımlanabilir olduğunu göstermektedir. Benzer şekilde, makine öğrenimine dayalı analiz kullanılarak doğru sertlik çıkarımının mümkün olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar, geliştirilen mobil uygulama ile birlikte önerilen yöntemin Parkinson hastalarında görülen kas direngenliğinin niceliksel ölçümü için kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Wrist rigidity is accepted as a major indicator of the Parkinson's Disease (PD). In the current medical practice, wrist rigidity is qualitatively measured by movement disorder specialists as a part of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) method. This study aims to develop a novel method for quantitative assessment of wrist rigidity. In this thesis, a frequency analysis-based approach is proposed. Frequency response of the wrist is obtained by analyzing data measured with the built-in sensors of a mobile phone attached to the hand. For this purpose, a mobile app and an experimental protocol are developed. An experimental study with 10 PD patients and 11 able-bodied participants is performed to correlate frequency response of the wrist with the UPDRS rigidity score. Along with the UPDRS rigidity score, differences between on and off states of PD patients, the effect of the Froment maneuver, differences between PD patients and healthy subjects are observed. Two analyses are performed with the collected data: (1) Model-based analysis, and (2) Deep learning-based analysis. A second-order mass-spring-damper model is fit to the data to identify stiffness of the wrist in the model-based analysis. On the other hand, a convolutional neural network is used to extract features related to wrist rigidity in the deep learning-based analysis. Statistical analysis of the results shows that it is possible to correctly identify UPDRS rigidity scores of the participants using the model-based analysis. Similarly, accurate rigidity extraction is possible using the machine learning-based analysis. These promising results indicate that the proposed method along with the developed mobile app may be used for quantitative measurement of the muscle rigidity of PD patients.
Benzer Tezler
- Quantitative assessment of wrist rigidity in parkinson's disease by using built-in sensors of a smartphone
Parkinson hastalığındaki bilek sertliğinin bir akıllı telefonun bütünleşik sensörlerinin kullanılarak sayısal olarak değerlendirilmesi
UĞUR DİNÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EVREN SAMUR
PROF. DR. ÇETİN YILMAZ
- Parkinson hastalığında görülen hareket bozukluklarının tespitine yönelik yöntem geliştirme
Development of methods to detect movement disorders in Parkinson's disease
NİLGÜN MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET ARI
PROF. DR. MUHİTTİN CENK AKBOSTANCI
- Romatoid artritli hastalarda steroid iyontoforezinin etkinliğinin değerlendirilmesi
Assessment of the efficacy of steroid iontophoresis in patients with rheumatoid arthritis
ARİF GÜLKESEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2005
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonFırat ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÖZGE ARDIÇOĞLU
- Romatoid artritli hastalarda ele yönelik ultrason ve parafin tedavi modalitlerinin karşılaştırmalı değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
MURAT AKGÜN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonFırat ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. SALİH ÖZGÖÇMEN
- Студент баскетболчулардын функционалдыккөрсөткүчтөрүн жана физикалык ишжөндөмдүүлүгүн изилдөө
Üniversite öğrenimi gören basketbolcuların fiziksel ve fonksiyonelperformanslarının incelenmesi
AYZADA OMURALİEVA
Yüksek Lisans
Kırgızca
2024
SporKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DJİPARKUL ABDIRAHMANOVA