Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Home-based monitor voor gait en activity analyse

6.6K weergaven

⸱

DOI:

10.3791/59668

⸱

8 augustus 2019

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institut I-Motion, Institut de Myologie, 2Sysnav, 3CHRMN

In dit artikel

Samenvatting

Dit innovatieve apparaat maakt gebruik van Magneto-inertiële sensoren om gang-en activiteitsanalyse in ongecontroleerde omgevingen mogelijk te maken. Momenteel in het kwalificatieproces als een uitkomstmaat in het Europees medisch Agentschap, een van de toepassingen zal zijn om te dienen als een klinisch eindpunt in klinische proeven in neuromusculaire ziekten.

Samenvatting

Huidige uitkomsten in de neuromusculaire stoornis klinische proeven omvatten motorische functie schalen, getimede tests, en sterkte maatregelen uitgevoerd door getrainde klinische evaluatoren. Deze maatregelen zijn enigszins subjectief en worden uitgevoerd tijdens een bezoek aan een kliniek of ziekenhuis en vormen daarom een punten beoordeling. Punten beoordelingen kunnen worden beïnvloed door de dagelijkse toestand van de patiënt of factoren zoals vermoeidheid, motivatie, en interhuidige ziekte. Om een Home-based monitoring van gang en activiteit mogelijk te maken, is een draagbare Magneto-inertiële sensor (WMIS) ontwikkeld. Dit apparaat is een bewegings monitor die bestaat uit twee zeer lichte horloge achtige sensoren en een docking station. Elke sensor bevat een Tri-axiale versnellingsmeter, gyroscoop, magnetometer en een barometer die lineaire acceleratie, hoeksnelheid, het magnetische veld van de beweging in alle richtingen en barometrische hoogte opneemt. De sensoren kunnen op de pols, enkel of rolstoel worden gedragen om de bewegingen van het onderwerp gedurende de dag te registreren. Het docking station maakt het uploaden en opladen van sensor batterijen tijdens de nacht mogelijk. Gegevens worden geanalyseerd met behulp van eigen algoritmen voor het berekenen van parameters die representatief zijn voor het type en de intensiteit van de uitgevoerde beweging. Deze WMIS kan een set digitale biomerkers opnemen, inclusief cumulatieve variabelen, zoals het totale aantal meters dat liep, en beschrijvende gang-variabelen, zoals het percentage van de meest snelle of langste stap dat de topprestaties van de patiënt boven een vooraf gedefinieerde tijdsperiode.

Inleiding

Een aantal potentiële therapieën zijn in ontwikkeling voor de behandeling van genetische neuromusculaire ziekten. Deze ziekten omvatten Duchenne spierdystrofie (DMD) en spinale musculaire atrofie (SMA) type 3. Proefpersonen met deze ziekten in eerste instantie met proximale onderste ledematen zwakte die leidt tot progressieve moeilijkheden bij ambulatie. De laatste stap in translationeel onderzoek is het aantonen van de werkzaamheid van een mogelijke behandeling of aanpak in een klinisch onderzoek. Er zijn specifieke, kwantificeerbare, objectieve en betrouwbaardere maatregelen nodig. Het belang van dergelijke maatregelen werd onlangs benadrukt door het falen van de fase IIb ataluren trial1 en de fase III biomarin trial2. Een van de waarschijnlijke verklaringen voor deze mislukkingen was de variabiliteit en de niet-lineaire evolutie van de primaire uitkomstmaat van deze proeven, de 6 minuten lopen test3 (6 mwt). Het verhogen van de betrouwbaarheid en gevoeligheid voor de verandering van de uitkomst maatregelen en het begrijpen van de factoren die tot hun variatie leiden, kunnen ertoe bijdragen dat het aantal mislukte proefversies met betrekking tot de belangrijkste uitkomst maatregelen afneemt.

Een van de beperkingen van de huidige uitkomsten is de subjectiviteit van de beoordeling. Om de objectiviteit van beoordelingen verder te vergroten, toonde Heberer et al.4 aan dat door middel van een marker set en het gebruik van een gang analyse software, er een significante toename van de paslengte was bij patiënten die werden behandeld met steroïden in vergelijking met de naïeve groep. Heup gewrichts kinetiek zijn vroege markers van proximale zwakte bij patiënten met DMD en reageren op verandering met steroïde interventie, wat de enige beschikbare behandeling is voor deze patiënten. Gait-laboratoria zijn echter alleen beschikbaar in grote klinieken. Bovendien zijn laboratorium evaluaties punt beoordelingen en kan de conditie van een patiënt sterk variëren op basis van dag tot dag als gevolg van factoren zoals vermoeidheid, motivatie en interactuele ziekte.

Het gebruik van continue en Home-based metingen moet zowel een meer objectieve als een meer globaal representatieve beoordeling bereiken. In andere gebieden van Neurologie, bijvoorbeeld Parkinson5 of multiple sclerose6, hebben verschillende studies de haalbaarheid, betrouwbaarheid en consistentie beoordeeld met andere maatregelen van verschillende sensoren, waaronder versnellingsmeters met of zonder gyrometers of magnetometers, maar geen van deze apparaten is momenteel een gouden standaard voor de evaluatie van patiënten tijdens klinische proeven. Op het gebied van neuromusculaire ziekten is er momenteel geen gevalideerde methode voor continue thuis monitoring van patiënten. In de afgelopen jaren heeft het Instituut voor myologie in Parijs, door een nauwe samenwerking tussen clinici en ingenieurs, verschillende apparaten ontwikkeld voor de beoordeling van de bovenste ledematen om de sterkte van de bovenste ledematen nauwkeurig te evalueren en de functie7,8 , 9. een draagbare Magneto-inertiële sensor (WMIS; dat wil zeggen, actimyo) is ontwikkeld in samenwerking met een bedrijf dat gespecialiseerd is in navigatiesystemen. In eerste instantie een bewakings apparaat gewijd aan niet-ambulante proefpersonen met neuromusculaire aandoeningen zoals DMD en SMA10,11, hetzelfde apparaat is nu gebruikt om ambulante patiënten in twee verschillende configuraties te monitoren: sensoren op beide enkels of één sensor aan de pols en de andere op de enkel. De configuratie voor een niet-ambulante populatie bestaat uit een sensor in de rolstoel en de andere aan de pols.

Deze WMIS is in staat om alle bewegingen van de ledemaat waarop het is geplaatst nauwkeurig vast te leggen en te kwantificeren. Het meetprincipe is gebaseerd op het gebruik van Micro-elektromechanische systeem (MEMS) inertiële sensoren en magnetometers die worden bediend via Magneto-inertiële vergelijkingen. Speciale algoritmen zorgen voor nauwkeurige kwalificatie en kwantificering van patiëntenbewegingen in een niet-gecontroleerde omgeving.

Het algemene doel van de methode is de identificatie en kwantificering van elke beweging die een patiënt over een vooraf bepaalde periode produceert, en deze maatregelen te integreren in ziektespecifieke uitkomst maatregelen die representatief zijn voor de voorwaarde gedurende een bepaalde tijd.

Om ambulante en niet-ambulante patiënten met bewegingsstoornissen thuis effectief te kunnen beoordelen, moet het apparaat aan de patiënt worden verstrekt door een getrainde service checker die ervoor zorgt dat de instructies zijn begrepen. Een onderzoeker en een patiëntenhandboek worden bij het apparaat meegeleverd. Deze WMIS wordt momenteel gebruikt als een verkennende uitkomstmaat in een aantal klinische studies voor neuromusculaire en neurologische ziekten (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742, NCT02500381). Er zijn specifieke procedures ontwikkeld die zijn aangepast aan de pathologie en/of het ontwerp van de klinische proef.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Elk gebruik van het hulpmiddel moet worden uitgevoerd in overeenstemming met de regels die zijn vastgesteld door het referentie protocol, gevalideerd door de ethische Commissie en de nationale regelgevende instanties van het land. Het gebruik van het apparaat en de verschillende daaraan verbonden elementen moeten worden uitgevoerd binnen het beoogde gebruik zoals beschreven in de handleiding van de patiënt.

Opmerking: om in aanmerking te komen voor gebruik van de WMIS, moet de patiënt ouder zijn dan 5 jaar, in staat zijn om de gebruiksregels te begrijpen en te volgen, geïnformeerde toestemming te geven, affiliate of begunstigde te zijn van een socialezekerheidsstelsel, en in staat zijn om aan alle protocol vereisten te voldoen. Er zijn geen specifieke uitsluitingscriteria.

1. voorbereidingen treffen voor het bezoek van de deelnemer aan het klinisch centrum

  1. Controleer de inhoud van de koffer: (1) het dockingstation om de sensoren 's nachts aan te sluiten voor het uploaden van gegevens op een USB-stick en het opladen van batterijen, (2) het netsnoer is verdeeld in twee delen om het dockingstation op een voeding te verbinden, (3) de Ethernet-kabel toestaan interface met een router, (4) de twee sensoren om dagelijkse activiteit opname toe te staan, (5) banden voor bevestiging van de sensoren afhankelijk van de gekozen configuratie en ambulante status van de deelnemer (enkel-enkel: twee enkel armbandjes met twee stickers om de draag zijde te onderscheiden; enkel-pols: een enkel armband en een Bracelet; pols-rolstoel: een armband en een rolstoel Pocket), (6) een deelnemers handboek en een handleiding van de onderzoeker, (7) een taak herinnering, (8) een schroevendraaier om de vervanging van de USB-sleutel mogelijk te maken, en (9) twee lege USB-sleutels.
    Opmerking: als er een internetverbinding beschikbaar is, wordt de gegevensoverdracht automatisch uitgevoerd
  2. Het toewijzings formulier afdrukken en voorbereiden om de toewijzing van een apparaat aan een deelnemer te registreren. Hiermee wordt gegevensafstemming met de onderwerp-ID ingeschakeld.

2. opleiding van het onderwerp tijdens het eerste bezoek

  1. Positionering van deze WMIS
    1. Op basis van de gegevens die de onderzoekers zoeken en de ambulante status van de patiënt, gebruikt u verschillende configuraties voor het plaatsen van de sensoren.
      1. Voor ambulante patiënten, bevestig de twee sensoren ofwel op een pols en een enkel voor de activiteit van de bovenste en onderste ledematen opname of op beide enkels voor alleen de onderste ledematen activiteit.
      2. Voor niet-ambulante patiënten, bevestig een sensor op de pols en de andere op de rolstoel.
  2. Leg de positionering van de sensoren uit aan de deelnemer.
    1. Voor ambulante deelnemers, bevestig de twee sensoren ofwel op een pols en een enkel of op beide enkels.
      1. Voor de pols-enkel configuratie, plaats een sensor op de pols van de dominante hand met behulp van de meegeleverde armband zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor op de enkel, aan dezelfde kant als de pols sensor, boven de externe malleolus met de golven die in de voorwaartse richting wijzen.
        Opmerking: de sensor moet bovenop de pols worden geplaatst.
      2. Voor de enkel-enkel-configuratie, plaats een sensor op elke enkel, boven de externe malleolus met de golven die in de voorwaartse richting wijzen.
        Opmerking: stickers moeten op de sensoren worden geplaatst om de slijt zijde aan te geven.
    2. Voor niet-ambulante deelnemers, bevestig één sensor op de pols en de andere op de rolstoel.
      1. Voor de configuratie van de pols rolstoel plaatst u één sensor op de pols van de dominante hand van de deelnemer met behulp van de meegeleverde armband, zodat de golven naar de vingers wijzen. Plaats de tweede sensor in de meegeleverde tas. Bevestig het op een veilige plaats aan de rolstoel.
        Opmerking: onafhankelijk van de gebruikte configuratie, niet schakelen sensoren rond. De sensoren moeten snuggly passen, maar niet te strak aan de pols en/of enkel om te voorkomen dat ze ronddraaien.
  3. Verklaar de dagelijkse routine voor het gebruik van sensoren aan de deelnemer.
    1. Avond routine
      1. Sluit het dockingstation aan op de voeding. Bevestig het dockingstation aan de router als er een internetverbinding beschikbaar is. Plaats de sensoren in het dockingstation.
      2. Lokaliseer de twee lichtgevende diodes (Led's) op het docking station die de status van de sensoren aangeven. Eenmaal aangesloten op een stroombron, zorg ervoor dat het station piept en de diodes oranje worden om aan te geven dat de sensor batterijen worden opgeladen, en dat de gegevens worden gedownload van de sensoren naar de USB-drive.
        Opmerking: als de LED'S na 5 min nog knipperen, start u de procedure opnieuw vanaf het begin. Als het probleem aanhoudt, neem dan contact op met het team van de klinische site.
    2. Ochtend routine
      1. Controleer of de Led's groen zijn, wat aangeeft dat de batterijen van de sensoren volledig zijn opgeladen en dat de gegevens uit het geheugen van de sensoren zijn gewist. Verwijder de sensors uit het dockingstation. Draag de sensoren in de door de evaluator Gedemonstreerde configuratie.
        Opmerking: als de LED op één of beide sensoren na twee opeenvolgende dagen oranje is, neem dan contact op met het klinisch centrum.
    3. Overdag routine
      1. Draag de sensoren de hele dag en plaats de sensoren aan het eind van de dag weer op het dockingstation.
        Opmerking: Verwijder de sensoren tijdens activiteiten met betrekking tot water, speciale medische onderzoeken (bijv. magnetische resonantie beeldvorming [MRI], CT-scan, Röntgenstraal) of elke activiteit die deze kan beschadigen, en bewaar ze op een veilige plaats op een stevig oppervlak. Na de activiteit het dragen van de sensoren hervatten.
    4. Aan het einde van de opnameperiode, opgeruimd alle items van het apparaat in de koffer en breng het apparaat terug naar het klinische centrum.
      Opmerking: moedig de deelnemer aan om normale dagelijkse activiteiten uit te voeren die de sensoren zoveel mogelijk dragen.
  4. Vul een speciaal toewijzings formulier in.

3. verzamelen en analyseren van gegevens

  1. Gegevensverzameling
    Opmerking: de sensoren registreren continu signalen tot 16 uur en slaan de informatie op in een intern geheugen (film 1). Het docking station maakt het downloaden van gegevens die zijn opgeslagen in de sensoren aan het einde van elke dag en het opladen van de batterijen tijdens de nacht. Gegevens die naar het dockingstation worden gedownload, worden opgeslagen op een USB-station dat alleen toegankelijk is voor de evaluators.
    1. Een standaard 64 GB USB-drive kan maximaal 3 maanden aan dagelijkse opnamegegevens (ongeveer 16 uur/dag) houden. USB-stations met een hogere of lagere capaciteit kunnen zo dicht mogelijk bij de beperkingen van de protocollen worden aangepast.
    2. Als het dockingstation niet is verbonden met internet, laat u de service checker de USB-stick uit het dockingstation verwijderen (met de specifieke schroevendraaier in de koffer) en deze vervangen door een blanco aan het einde van de opnameperiode. Het USB-station moet worden verzonden naar het ondersteuningsteam voor analyse.
      Opmerking: als het dockingstation is verbonden met internet, worden de gegevens geüpload naar cloudopslag. Er is dus geen noodzaak om het USB-station te wijzigen, omdat alle gegevens automatisch van het USB-station worden verwijderd zodra de bestanden in de Cloud zijn geüpload.
  2. Data-analyse
    1. Op bepaalde tijdstippen tijdens de studie haalt u gegevens op uit de cloudopslag en analyseert u gegevens met behulp van een speciaal algoritme. Pas de analyse perioden en de monitoring rapporten aan op basis van de klinische studie.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

De hier gepresenteerde gegevens zijn verkregen tijdens klinische proeven die zijn goedgekeurd door de ethische Commissie en het Franse regelgevende Agentschap. Alle patiëntenvertegenwoordigers ondertekenden een geïnformeerde toestemming.

Deze WMIS werd voor het eerst gebruikt in een klinische studie setting in 2012 voor gecontroleerde en Home-based monitoring van bewegingen van de bovenste ledematen bij niet-ambulante DMD-patiën...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

In het afgelopen decennium zijn een aantal verschillende systemen ontwikkeld, zoals een activity monitor (tabel van materialen [IV]), die accelerometrische sensoren gebruikt om de activiteiten van het dagelijks leven voor de kwantificering van energie-uitgaven13te monitoren. Een triaxiale versnellingsmeter (tabel van materialen [V]) werd gebruikt door Tanaka et al.14 om de activiteit van voorschoolse kinderen te monitoren. Lau et al.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

Charlotte Lilien, Teresa Gidaro, andreea Seferian en Erwan Gasnier zijn medewerkers van het Instituut voor myologie en hebben geen relatie met Sysnav. Laurent Servais is een werknemer aan het Instituut voor myologie en aan de CHRMN Luik en heeft geen banden met Sysnav. Marc Grelet is medewerker van Sysnav. David Vissière is de oprichter van Sysnav.

Dankbetuigingen

De auteurs bedanken Anne-Gaëlle Le Moing, Amélie Moreaux, en Eric Dorveaux voor hun bijdrage aan de ontwikkeling van deze wearable Magneto-inertiële sensor en Jackie Wyatt voor de review.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
ActiMyo SensorenSysnavSF-000080Draagbare magneto-inertiale sensoren bevestigd aan de patiënt voor bewegingsregistratie
Helen Hayes marker setViconNAJurk met vooraf gedefinieerde Vicon-plekken
OrthoTrak (Motion Analysis, Santa Rosa, CA, USA)Motion Lab SystemsLoopanalysesoftware
ActiGraphActiGraph CorpGTM1Activiteitsmonitor, gebruikt door onderzoekers om continue, hoge resolutie fysieke activiteit en slaap/waak informatie vast te leggen
ActivTracer GMS LTDGMS Co. Ltd JapanAC-301ATriaxiale versnellingsmeter
ADXL202E dubbele versnellingsmeterAnalog DevicesADXL212AEZHoge precisie, lage vermogen, complete dubbele as versnellingsmeter met signaal geconditioneerde, duty cycle gemoduleerde uitgangen, alles op een enkele monolithische IC.
ENC-03J gyroscoopMurata ElectronicsENC-03JVibratiesensoren
DynaPort MiniModMCROBERTSKleine en lichte behuizing met een tri-axiale versnellingsmeter, een oplaadbare batterij, een USB-aansluiting en opslag van ruwe gegevens op een MicroSD-kaart
MM-2860 SunhayatoSunhayatoMM-28603-assige versnellingsmeter
MicroStone MA3-10AcMA3-04ACMicrostone Co.Acceleratiesensoren
RT3 ActiviteitsmonitorAbledataNATriaxiale versnellingsmeter
AparitoaparitoNAWearables en ziektespecifieke mobiele apps om patiëntbewaking buiten het ziekenhuis mogelijk te maken; Elin Davies, Aparito: https://www.aparito.com/
Docking stationSysnavSF-000118
SensorSysnavSF-000080
Armband
(zwart/grijs L)
(zwart/grijs S) (zwart/geel L) (zwart/geel S)		SysnavZZ-000093 ZZ-000094 ZZ-000247 ZZ-000248
PatiëntenhandleidingSysnavFD-000086
Ethernet kabel (max. 2 m)SysnavIC-000458
Stroomkabel
(EU)
(UK)
(US)		SysnavZE-000440 ZE-000441 ZE-000442
VoedingseenheidSysnavZE-000443
AnkelbandSysnavZZ-000462
Kleine tasSysnavZZ-000033

Referenties

  1. McDonald, C. M., et al. Ataluren in patients with nonsense mutation Duchenne muscular dystrophy (ACT DMD): a multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial. The Lancet. 390 (10101), 1489-1498 (2017).
  2. Aartsma-Rus, A., et al. Development of Exon Skipping Therapies for Duchenne Muscular Dystrophy: A Critical Review and a Perspective on the Outstanding Issues. Nucleic Acid Therapeutics. 27 (5), 251-259 (2017).
  3. McDonald, C. M., et al. The 6-minute walk test as a new outcome measure in Duchenne muscular dystrophy. Muscle & Nerve. 41 (4), 500-510 (2010).
  4. Heberer, K., et al. Hip kinetics during gait are clinically meaningful outcomes in young boys with Duchenne muscular dystrophy. Gait & Posture. 48, 159-164 (2016).
  5. Pan, W., et al. Actigraphy monitoring of symptoms in patients with Parkinson’s disease. Physiology & Behavior. 119, 156-160 (2013).
  6. Supratak, A., et al. Remote Monitoring in the Home Validates Clinical Gait Measures for Multiple Sclerosis. Frontiers in Neurology. 9, 561(2018).
  7. Seferian, A. M., et al. Upper Limb Strength and Function Changes during a One-Year Follow-Up in Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: An Observational Multicenter Trial. PloS One. 10 (2), e0113999(2015).
  8. Seferian, A. M., et al. Upper Limb Evaluation and One-Year Follow Up of Non-Ambulant Patients with Spinal Muscular Atrophy: An Observational Multicenter Trial. PLoS One. 10 (4), e0121799(2015).
  9. Servais, L., et al. Innovative methods to assess upper limb strength and function in non-ambulant Duchenne patients. Neuromuscular Disorders. 23 (2), 139-148 (2013).
  10. Le Moing, A. G., et al. A Movement Monitor Based on Magneto-Inertial Sensors for Non-Ambulant Patients with Duchenne Muscular Dystrophy: A Pilot Study in Controlled Environment. PLoS One. 11 (6), e0156696(2016).
  11. Chabanon, A., et al. Prospective and longitudinal natural history study of patients with Type 2 and 3 spinal muscular atrophy: Baseline data NatHis-SMA study. PLoS One. 13 (7), e0201004(2018).
  12. Valentini, R., Martinelli, B., Mezzarobba, S., De Michiel, A., Toffano, M. Optokinetic analysis of gait cycle during walking with 1cm- and 2cm-high heel lifts. The Foot. 19 (1), 44-49 (2009).
  13. Rothney, M. P., Brychta, R. J., Meade, N. N., Chen, K. Y., Buchowski, M. S. Validation of the ActiGraph Two-Regression Model for Predicting Energy Expenditure. Medicine & Science in Sports & Exercise. 42 (9), 1785-1792 (2010).
  14. Tanaka, C., Tanaka, S. Daily Physical Activity in Japanese Preschool Children Evaluated by Triaxial Accelerometry: The Relationship between Period of Engagement in Moderate-to-Vigorous Physical Activity and Daily Step Counts. Journal of Physiological Anthropology. 28 (6), 283-288 (2009).
  15. Lau, H., Tong, K. The reliability of using accelerometer and gyroscope for gait event identification on persons with dropped foot. Gait & Posture. 27 (2), 248-257 (2008).
  16. Zijlstra, A., Goosen, J. H. M., Verheyen, C. C. P. M., Zijlstra, W. A body-fixed-sensor based analysis of compensatory trunk movements during unconstrained walking. Gait & Posture. 27 (1), 164-167 (2008).
  17. Brandes, M., Zijlstra, W., Heikens, S., van Lummel, R., Rosenbaum, D. Accelerometry based assessment of gait parameters in children. Gait & Posture. 24 (4), 482-486 (2006).
  18. Liu, K., Liu, T., Shibata, K., Inoue, Y., Zheng, R. Novel approach to ambulatory assessment of human segmental orientation on a wearable sensor system. Journal of Biomechanics. 42 (16), 2747-2752 (2009).
  19. Itoh, T., Morioka, I. Developing Leg-Motion Measurement System Using Acceleration Sensors. Electrical Engineering in Japan. 204 (1), 59-66 (2018).
  20. Scott, E., et al. Development of a functional assessment scale for ambulatory boys with Duchenne muscular dystrophy. Physiotherapy Research International. 17 (2), 101-109 (2012).
  21. Sonenblum, S. E., Sprigle, S., Caspall, J., Lopez, R. Validation of an accelerometer-based method to measure the use of manual wheelchairs. Medical Engineering & Physics. 34 (6), 781-786 (2012).
  22. Hiremath, S. V., Ding, D. Regression equations for RT3 activity monitors to estimate energy expenditure in manual wheelchair users. 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 7348-7351 (2011).
  23. Ciuti, G., Ricotti, L., Menciassi, A., Dario, P. M. E. M. S. Sensor Technologies for Human Centred Applications in Healthcare, Physical Activities, Safety and Environmental Sensing: A Review on Research Activities in Italy. Sensors. 15 (3), 6441-6468 (2015).
  24. del Rosario, M., Redmond, S., Lovell, N. Tracking the Evolution of Smartphone Sensing for Monitoring Human Movement. Sensors. 15 (8), 18901-18933 (2015).
  25. Shoaib, M., Bosch, S., Incel, O., Scholten, H., Havinga, P. Fusion of Smartphone Motion Sensors for Physical Activity Recognition. Sensors. 14 (6), 10146-10176 (2014).
  26. Miao, F., Cheng, Y., He, Y., He, Q., Li, Y. A Wearable Context-Aware ECG Monitoring System Integrated with Built-in Kinematic Sensors of the Smartphone. Sensors. 15 (5), 11465-11484 (2015).
  27. EMA. Draft qualification opinion on stride velocity 95th centile as a secondary endpoint in Duchenne Muscular Dystrophy measured by a valid and suitable wearable device*. , EMA/CHMP/SAWP/527447/2018 (2018).
  28. Coulter, E. H., et al. Validity of the activPAL3 activity monitor in people moderately affected by Multiple Sclerosis. Medical Engineering & Physics. 45, 78-82 (2017).
  29. Thorp, J. E., Adamczyk, P. G., Ploeg, H. L., Pickett, K. A. Monitoring Motor Symptoms during Activities of Daily Living in Individuals with Parkinson’s Disease. Frontiers Neurology. 9, 1036(2018).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Tags

Draagbare magneto-inertiale sensorAnalyse van loopactiviteitMonitoring op afstandNeuromusculaire aandoeningenConfiguratie van sensorplaatsingGegevensupload en opladenBerekening van digitale biomarkersAnalyse van passnelheid en -lengteUitkomstmaat voor klinische studiesValidatie van het optokinetische systeem
Home-based monitor voor gait en activity analyse
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.