Sammanfattning av denna webbsida: Skador i samband med fall fortsätter att utgöra en stor börda för personer med Parkinsons sjukdom (PD) både när det gäller mänskligt lidande och ekonomisk förlust. Frysning av gång (FOG), som är ett av symptomen på PD, är en vanlig orsak till fall i denna population. Även om en betydande mängd arbete har utförts för att karakterisera/detektera FOG med hjälp av både kvalitativa och kvantitativa metoder, finns det fortfarande brist på data om realtidsdetektering av FOG, såsom kraven för minsta sensornoder, platser för sensorplacering, och lämplig provtagningsperiod och uppdateringstid. Här används den kontinuerliga våget transform (CWT) för att definiera ett index för korrekt identifiering FOG. Eftersom CWT-metoden använder både tid- och frekvenskomponenter i en vågform i jämförelse med andra metoder som endast använder frekvenskomponenten, antog vi att användningen av denna metod skulle kunna leda till en betydande förbättring av noggrannheten hos FOG-detektionen. Vi testade det föreslagna indexet på data från 10 PD-patienter som upplever FOG. Tvåhundratrettiosju (237) FOG-händelser identifierades av fysioterapeuterna. Resultaten visar att indexet skulle kunna diskriminera FOG i den främre och bakre axeln bättre än andra två axlar, och är robust för uppdateringstiden variabilitet. Dessa resultat tyder på att realtidsdetektering av FOG kan realiseras genom att använda CWT av en enda skaftsensor med fönsterstorlek på 2 s och uppdateringstid på 1 s (82,1% respektive 77,1% för känslighet respektive specificitet). Även om det är inblandat, bör framtida studier undersöka nyttan av denna metod vid realtidsdetektering av FOG.
Slutligen, mycket nyligen, S. Rezvanian et al. REF föreslog att man skulle använda den kontinuerliga våget transform (CWT) för att definiera ett index för att identifiera FoG-episoder med goda resultat utvärderade på 10 patienter.
Towards Real-Time Detection of Freezing of Gait Using Wavelet Transform on Wireless Accelerometer Data