Abstract-This paper presenterar resultaten av en pilotstudie för att bedöma genomförbarheten av att använda accelerometer data för att uppskatta svårighetsgraden av symptom och motoriska komplikationer hos patienter med Parkinsons sjukdom. En stöd vektor maskin (SVM) klassificerare infördes för att uppskatta svårighetsgraden av tremor, bradykinesi och dyskinesi från accelerometer data funktioner. SVM-baserade skattningar jämfördes med kliniska poäng som härleddes genom visuell granskning av videoinspelningar som togs medan patienterna utförde en serie standardiserade motoriska uppgifter. Analysen av videoinspelningarna utfördes av läkare som utbildades i att använda skalor för att bedöma svårighetsgraden av Parkinsons symtom och motoriska komplikationer. Resultat härledda från accelerometer tidsserien analyserades för att bedöma effekten på uppskattningen av kliniska poäng av varaktigheten av fönstret används för att härleda segment (för att slutligen beräkna datafunktioner) från accelerometerdata, användningen av olika SVM-kärnor och felklassificering kostnadsvärden, och användningen av datafunktioner som härrör från olika motoriska uppgifter. Resultaten analyserades också för att bedöma vilka kombinationer av datafunktioner som innehöll tillräckligt med information för att tillförlitligt bedöma symtomens och motoriska komplikationernas svårighetsgrad. Kombinationer av datafunktioner jämfördes med hänsyn till beräkningskostnaden för att uppskatta varje datafunktion på noderna i ett kroppssensornätverk och effekten av att använda sådana datafunktioner på tillförlitligheten hos SVM-baserade skattningar av svårighetsgraden av Parkinsons symtom och motoriska komplikationer. Index Terms-Body sensor nätverk, Parkinsons sjukdom, stöd vektor maskiner (SVMs), bärbara sensorer.
Bärbara sensordata har använts för att uppskatta svårighetsgraden av Parkinsons symtom, såsom tremor, bradykinesi och dyskinesi från accelerometerdatafunktioner REF.
Monitoring Motor Fluctuations in Patients With Parkinson's Disease Using Wearable Sensors