Geri Dön

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

  1. Tez No: 639768
  2. Yazar: GÜNAY ZÜNGÖR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EVREN SAMUR, PROF. DR. ÇETİN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Nöroloji, Mechanical Engineering, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2020

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EVREN SAMUR

    PROF. DR. ÇETİN YILMAZ

  2. 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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET ARI

    PROF. DR. MUHİTTİN CENK AKBOSTANCI

  3. Romatoid artritli hastalarda steroid iyontoforezinin etkinliğinin değerlendirilmesi

    Assessment of the efficacy of steroid iontophoresis in patients with rheumatoid arthritis

    ARİF GÜLKESEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonFırat Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÖZGE ARDIÇOĞLU

  4. Romatoid artritli hastalarda ele yönelik ultrason ve parafin tedavi modalitlerinin karşılaştırmalı değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    MURAT AKGÜN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonFırat Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SALİH ÖZGÖÇMEN

  5. Студент баскетболчулардын функционалдыккөрсөткүчтөрүн жана физикалык ишжөндөмдүүлүгүн изилдөө

    Üniversite öğrenimi gören basketbolcuların fiziksel ve fonksiyonelperformanslarının incelenmesi

    AYZADA OMURALİEVA

    Yüksek Lisans

    Kırgızca

    Kırgızca

    2024

    SporKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DJİPARKUL ABDIRAHMANOVA