Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Domowy monitor do analizy chodu i aktywności

6.6K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/59668

⸱

8 sierpnia 2019

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

W tym artykule

Podsumowanie

To innowacyjne urządzenie wykorzystuje czujniki magneto-inercyjne, aby umożliwić analizę chodu i aktywności w niekontrolowanych środowiskach. Obecnie w procesie kwalifikacji jako miernik wyniku w Europejskiej Agencji Medycznej, jednym z wniosków będzie pełnienie funkcji klinicznego punktu końcowego w badaniach klinicznych w chorobach nerwowo-mięśniowych.

Streszczenie

Aktualne wyniki badań klinicznych nad zaburzeniami nerwowo-mięśniowymi obejmują skale funkcji motorycznych, testy czasowe i pomiary siły wykonywane przez przeszkolonych oceniających klinicznie. Pomiary te są nieco subiektywne i są wykonywane podczas wizyty w przychodni lub szpitalu, a zatem stanowią ocenę punktową. Na ocenę punktową może mieć wpływ codzienny stan pacjenta lub czynniki, takie jak zmęczenie, motywacja i współistniejące choroby. Aby umożliwić domowe monitorowanie chodu i aktywności, opracowano czujnik magnetoinercyjny (WMIS) do noszenia. To urządzenie jest monitorem ruchu składającym się z dwóch bardzo lekkich czujników przypominających zegarki i stacji dokującej. Każdy czujnik zawiera trójosiowy akcelerometr, żyroskop, magnetometr i barometr, które rejestrują odpowiednio przyspieszenie liniowe, prędkość kątową, pole magnetyczne ruchu we wszystkich kierunkach i wysokość barometryczną. Czujniki można nosić na nadgarstku, kostce lub wózku inwalidzkim, aby rejestrować ruchy obiektu w ciągu dnia. Stacja dokująca umożliwia przesyłanie danych i ładowanie baterii czujników w nocy. Dane analizowane są za pomocą autorskich algorytmów w celu wyliczenia parametrów reprezentatywnych dla rodzaju i intensywności wykonywanego ruchu. Ten WMIS może rejestrować zestaw cyfrowych biomarkerów, w tym zmienne skumulowane, takie jak całkowita liczba przebytych metrów, oraz opisowe zmienne chodu, takie jak procent najszybszego lub najdłuższego kroku, który reprezentuje najwyższą wydajność pacjenta w określonym czasie.

Wprowadzenie

W trakcie opracowywania jest wiele potencjalnych terapii leczenia genetycznych chorób nerwowo-mięśniowych. Choroby te obejmują dystrofię mięśniową Duchenne'a (DMD) i rdzeniowy zanik mięśni (SMA) typu 3. U osób z tymi chorobami początkowo występuje osłabienie bliższej części kończyny dolnej, które prowadzi do postępujących trudności w poruszaniu się. Ostatnim krokiem w badaniach translacyjnych jest wykazanie skuteczności potencjalnego leczenia lub podejścia w badaniu klinicznym. Potrzebne są konkretne, wymierne, obiektywne i wiarygodne środki. Znaczenie takich działań zostało ostatnio podkreślone przez niepowodzenie badania fazy IIb ataluren1 oraz badania fazy III Biomarin2. Jednym z prawdopodobnych wyjaśnień tych niepowodzeń była zmienność i nieliniowa ewolucja pierwszorzędowej miary wyników tych prób, testu 6-minutowego marszu3 (6 MWT). Zwiększenie wiarygodności i wrażliwości na zmiany miar wyników oraz zrozumienie czynników prowadzących do ich zmienności może przyczynić się do zmniejszenia liczby niepowodzeń badań związanych z głównymi miarami wyników.

Jednym z ograniczeń obecnych wyników jest subiektywność oceny. Aby jeszcze bardziej zwiększyć obiektywność ocen, Heberer i wsp.4 wykazali, że dzięki zestawowi markerów i zastosowaniu oprogramowania do analizy chodu nastąpił znaczny wzrost długości kroku u pacjentów leczonych sterydami w porównaniu z grupą wcześniej nieleczoną. Kinetyka stawu biodrowego jest wczesnym markerem osłabienia proksymalnej u pacjentów z DMD i reaguje na zmiany za pomocą interwencji steroidowej, która jest jedynym dostępnym leczeniem dla tych pacjentów. Laboratoria chodu są jednak dostępne tylko w dużych klinikach. Co więcej, oceny laboratoryjne są ocenami punktowymi, a stan pacjenta może się znacznie różnić z dnia na dzień ze względu na takie czynniki, jak zmęczenie, motywacja i współistniejące choroby.

Stosowanie pomiarów ciągłych i domowych powinno doprowadzić zarówno do bardziej obiektywnej, jak i bardziej globalnie reprezentatywnej oceny. W innych dziedzinach neurologii, na przykład Parkinson5 lub stwardnienie rozsiane6, w kilku badaniach oceniono wykonalność, niezawodność i spójność z innymi pomiarami różnych czujników, w tym akcelerometrów z żyrometrami lub magnetometrami lub bez nich, jednak żadne z tych urządzeń nie jest obecnie złotym standardem oceny pacjentów podczas badań klinicznych. W dziedzinie chorób nerwowo-mięśniowych nie ma obecnie zatwierdzonej metody ciągłego monitorowania pacjentów w domu. W ostatnich latach, dzięki ścisłej współpracy między klinicystami i inżynierami, Instytut Myologii w Paryżu opracował kilka urządzeń do oceny kończyn górnych, aby precyzyjnie ocenić siłę i funkcję kończyn górnych7,8,9. Noszony na ciele czujnik magneto-inercyjny (WMIS, tj. ActiMyo) został opracowany we współpracy z firmą specjalizującą się w systemach nawigacyjnych. Początkowo urządzenie monitorujące przeznaczone dla osób niechodzących z zaburzeniami nerwowo-mięśniowymi, takimi jak DMD i SMA10,11, obecnie to samo urządzenie jest używane do monitorowania pacjentów ambulatoryjnych w dwóch różnych konfiguracjach: czujniki na obu kostkach lub jeden czujnik na nadgarstku, a drugi na kostce. Konfiguracja dla populacji nieporuszającej się składa się z czujnika na wózku inwalidzkim i drugiego czujnika na nadgarstku.

Ten WMIS jest w stanie precyzyjnie uchwycić i określić ilościowo wszystkie ruchy kończyny, na której jest umieszczony. Zasada pomiaru opiera się na zastosowaniu czujników inercyjnych systemu mikroelektromechanicznego (MEMS) i magnetometrów działających za pomocą równań magneto-inercyjnych. Dedykowane algorytmy pozwalają na precyzyjną kwalifikację i kwantyfikację ruchów pacjentów w niekontrolowanym środowisku.

Ogólnym celem metody jest zapewnienie identyfikacji i kwantyfikacji każdego ruchu wytwarzanego przez pacjenta w określonym okresie czasu, oraz zintegrowanie tych miar z miarami wyników specyficznymi dla choroby, reprezentatywnymi dla stanu pacjenta w danym okresie czasu.

Aby skutecznie ocenić pacjentów z zaburzeniami ruchowymi w domu, urządzenie musi być dostarczone pacjentowi przez przeszkolonego oceniającego, który jest odpowiedzialny za upewnienie się, że instrukcje zostały zrozumiane. Do urządzenia dołączony jest badacz i instrukcja obsługi pacjenta. Ten WMIS jest obecnie używany jako eksploracyjna miara wyników w wielu badaniach klinicznych dotyczących chorób nerwowo-mięśniowych i neurologicznych (NCT03351270, NCT02780492, NCT01385917, NCT03039686, NCT03368742 NCT02500381). Opracowano specjalne procedury dostosowane do patologii i/lub projektu badania klinicznego.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Jakiekolwiek użycie urządzenia musi odbywać się zgodnie z zasadami ustalonymi w protokole referencyjnym, zatwierdzonym przez komisję etyki i krajowe agencje regulacyjne kraju. Użytkowanie wyrobu i różnych elementów do niego przymocowanych musi odbywać się zgodnie z przeznaczeniem opisanym w instrukcji obsługi pacjenta.

UWAGA: Aby kwalifikować się do korzystania z WMIS, pacjent musi mieć ukończone 5 lat, być w stanie zrozumieć i przestrzegać zasad użytkowania, wyrazić świadomą zgodę, być partnerem lub beneficjentem systemu ubezpieczeń społecznych i być w stanie spełnić wszystkie wymagania protokołu. Nie ma szczególnych kryteriów wykluczenia.

1. Przygotowanie do wizyty uczestnika w centrum klinicznym

  1. Sprawdź zawartość walizki: (1) stację dokującą do podłączenia czujników w nocy w celu przesłania danych na klucz USB i naładowania baterii, (2) przewód zasilający podzielony na dwie części do podłączenia stacji dokującej do zasilania, (3) Ethernet umożliwiający połączenie z routerem, (4) dwa czujniki umożliwiające rejestrowanie codziennej aktywności, (5) opaski do mocowania czujników w zależności od wybranej konfiguracji i stanu ambulatoryjnego uczestnika (kostka-kostka: dwie opaski na kostkę z dwiema naklejkami do rozróżniania strony noszącej; kostka-nadgarstek: jedna opaska na kostkę i jedna bransoletka; nadgarstek-wózek inwalidzki: jedna bransoletka i jedna kieszeń na wózek), (6) jedna instrukcja dla uczestnika i jedna instrukcja dla badacza, (7) jedno przypomnienie o zadaniu, (8) śrubokręt umożliwiający wymianę klucza USB oraz (9) dwa puste klucze USB.
    UWAGA: Jeśli połączenie z Internetem jest dostępne, transfer danych odbywa się automatycznie
  2. Wydrukuj i przygotuj formularz przypisania, aby zarejestrować przypisanie urządzenia do uczestnika. Umożliwi to uzgadnianie danych z identyfikatorem podmiotu.

2. Szkolenie z przedmiotu podczas pierwszej wizyty

  1. Pozycjonowanie tego WMIS
    1. Opierając się na danych, których poszukują naukowcy, a także na statusie ambulatoryjnym pacjenta, użyj różnych konfiguracji rozmieszczenia czujników.
      1. W przypadku pacjentów poruszających się w ambulatorium należy zamocować dwa czujniki na nadgarstku i kostce w celu rejestrowania aktywności kończyn górnych i dolnych lub na obu kostkach w przypadku aktywności tylko kończyn dolnych.
      2. W przypadku pacjentów, którzy nie chodzą, zamocuj jeden czujnik na nadgarstku, a drugi na wózku inwalidzkim.
  2. Wyjaśnij uczestnikowi rozmieszczenie czujników.
    1. W przypadku uczestników poruszających się w kabinie zamocuj dwa czujniki na nadgarstku i kostce lub na obu kostkach.
      1. W przypadku konfiguracji nadgarstk-kostka umieść jeden czujnik na nadgarstku ręki dominującej za pomocą dołączonej bransoletki, tak aby fale były skierowane w stronę palców. Umieść drugi czujnik na kostce, po tej samej stronie co czujnik nadgarstkowy, nad kostką zewnętrzną, tak aby fale były skierowane do przodu.
        UWAGA: Czujnik musi być umieszczony na nadgarstku.
      2. W przypadku konfiguracji kostka-kostka umieść czujnik na każdej kostce, nad kostką zewnętrzną, z falami skierowanymi w kierunku do przodu.
        UWAGA: Na czujnikach należy umieścić naklejki wskazujące stronę zużycia.
    2. W przypadku uczestników, którzy nie poruszają się, zamocuj jeden czujnik na nadgarstku, a drugi na wózku inwalidzkim.
      1. W przypadku konfiguracji nadgarstka-wózka inwalidzkiego umieść jeden czujnik na nadgarstku dominującej ręki uczestnika za pomocą dołączonej bransoletki, tak aby fale były skierowane w stronę palców. Umieść drugi czujnik w dołączonej torbie. Przymocuj go w bezpiecznym miejscu do wózka inwalidzkiego.
        UWAGA: Niezależnie od używanej konfiguracji nie należy przełączać czujników. Czujniki powinny ściśle przylegać, ale nie za ciasno do nadgarstka i/lub kostki, aby zapobiec ich obracaniu się.
  3. Wyjaśnij uczestnikowi codzienną rutynę korzystania z czujników.
    1. Wieczorna rutyna
      1. Podłącz stację dokującą do zasilania. Podłącz stację dokującą do routera, jeśli dostępne jest połączenie z Internetem. Włóż czujniki do stacji dokującej.
      2. Zlokalizuj dwie diody elektroluminescencyjne (LED) na stacji dokującej, które wskazują stan czujników. Po podłączeniu do źródła zasilania upewnij się, że stacja emituje sygnał dźwiękowy, a diody zmieniają kolor na pomarańczowy, wskazując, że baterie czujnika są ładowane i że dane są pobierane z czujników na dysk USB.
        UWAGA: Jeśli diody LED nadal po 5 minutach, uruchom ponownie procedurę od początku. Jeśli problem będzie się powtarzał, skontaktuj się z zespołem ośrodka klinicznego.
    2. Poranna rutyna
      1. Sprawdź, czy diody LED świecą na zielono, co oznacza, że baterie czujników są w pełni naładowane i że dane zostały usunięte z pamięci czujników. Wyjmij czujniki ze stacji dokującej. Nosić czujniki w konfiguracji przedstawionej przez ewaluator.
        UWAGA: Jeśli dioda LED na jednym lub obu czujnikach zaświeci się na pomarańczowo po dwóch kolejnych dniach, skontaktuj się z centrum klinicznym.
    3. Rutyna w ciągu dnia
      1. Noś czujniki przez cały dzień, a pod koniec dnia umieść je z powrotem w stacji dokującej.
        UWAGA: Wyjmij czujniki podczas czynności związanych z wodą, specjalnymi badaniami lekarskimi (np. rezonansem magnetycznym [MRI], tomografią komputerową, promieniowaniem rentgenowskim) lub jakąkolwiek czynnością, która może je uszkodzić, i przechowuj je w bezpiecznym miejscu na twardej powierzchni. Wznów noszenie czujników po zakończeniu aktywności.
    4. Pod koniec okresu nagrywania posprzątaj wszystkie elementy urządzenia w walizce i przynieś je z powrotem do centrum klinicznego.
      UWAGA: Zachęcaj uczestnika do angażowania się w normalne codzienne czynności, nosząc w jak największym stopniu czujniki.
  4. Wypełnij dedykowany formularz przydziału.

3. Gromadzenie i analiza danych

  1. Gromadzenie danych
    UWAGA: Czujniki rejestrują sygnały w sposób ciągły przez maksymalnie 16 godzin i przechowują informacje w pamięci wewnętrznej (Film 1). Stacja dokująca umożliwia pobieranie danych zapisanych w czujnikach na koniec każdego dnia i ładowanie akumulatorów w nocy. Dane pobrane do stacji dokującej są przechowywane na dysku USB, do którego dostęp mają tylko oceniający.
    1. Standardowy dysk USB o pojemności 64 GB może pomieścić do 3 miesięcy codziennych nagrań (około 16 godzin dziennie). Zapewnij dyski USB o większej lub mniejszej pojemności, aby jak najdokładniej dostosować się do ograniczeń protokołów.
    2. Jeśli stacja dokująca nie jest podłączona do Internetu, poproś oceniającego o wyjęcie dysku USB ze stacji dokującej (za pomocą specjalnego śrubokręta znajdującego się w walizce) i zastąpienie go pustym pod koniec okresu nagrywania. Dysk USB powinien zostać wysłany do zespołu pomocy technicznej w celu analizy.
      UWAGA: Jeśli stacja dokująca jest podłączona do Internetu, dane są przesyłane do pamięci w chmurze. Dzięki temu nie ma potrzeby zmiany dysku USB, ponieważ wszystkie dane są automatycznie usuwane z dysku USB po przesłaniu plików do chmury.
  2. analiza danych
    1. W wybranych punktach czasowych podczas badania wyodrębnij dane z pamięci masowej w chmurze i przeanalizuj dane za pomocą dedykowanego algorytmu. Dostosuj okresy analizy i raporty monitorujące na podstawie badania klinicznego.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Dane przedstawione w niniejszym opracowaniu zostały pozyskane podczas badań klinicznych zatwierdzonych przez komisję etyki oraz francuską agencję regulacyjną. Wszyscy przedstawiciele pacjentów podpisali świadomą zgodę.

Ten system WMIS został po raz pierwszy wykorzystany w badaniu klinicznym w 2012 roku do kontrolowanego i domowego monitorowania ruchów kończyn górnych u pacjentów z DMD niezdolnych do samodzielnego poruszania się ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

W ciągu ostatniej dekady opracowano szereg różnych systemów, takich jak monitor aktywności (Tabela materiałów [IV]), który wykorzystuje czujniki akcelerometryczne do monitorowania aktywności życia codziennego w celu ilościowego określenia wydatku energetycznego13. Akcelerometr trójosiowy (Tabela Materiałów [V]) został użyty przez Tanaka i wsp.14 do monitorowania aktywności dzieci w wieku przedszkolnym. Lau i wsp.15 w...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Charlotte Lilien, Teresa Gidaro, Andreea Seferian i Erwan Gasnier są pracownikami Instytutu Myologii i nie są powiązani z Sysnav. Laurent Servais jest pracownikiem Instytutu Myologii oraz CHRMN Liège i nie jest powiązany z Sysnav. Marc Grelet jest pracownikiem firmy Sysnav. David Vissière jest założycielem firmy Sysnav.

Podziękowania

Autorzy dziękują Anne-Gaëlle Le Moing, Amélie Moreaux i Ericowi Dorveaux za ich wkład w rozwój tego noszonego czujnika magneto-inercyjnego oraz Jackie Wyatt za recenzję.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
ActiMyo SensorsSysnavSF-000080Noszone czujniki magneto-inercyjne przymocowane do pacjenta w celu rejestracji ruchu
Zestaw markerów Helen HayesViconNAKombinezon na całe ciało z predefiniowanymi plamkami Vicona
OrthoTrak (Motion Analysis, Santa Rosa, CA, USA)Oprogramowanie doanalizy chodu
ActiGraphActiGraph CorpMonitor aktywności GTM1, używany przez badaczy do rejestrowania i rejestrowania ciągłej aktywności fizycznej o wysokiej rozdzielczości oraz informacji o uśpieniu/budzeniu
ActivTracer GMS LTDGMS Co. Ltd JaponiaAC-301ATrójosiowy akcelerometr
ADXL202E podwójny akcelerometrUrządzenia analogoweADXL212AEZWysoce precyzyjny, kompletny dwuosiowy akcelerometr o niskim poborze mocy z kondycjonowanymi sygnałem, modulowanymi wyjściami cyklu pracy, a wszystko to na jednym monolitycznym Ic.
Żyroskop ENC-03JMurata ElectronicsENC-03JCzujniki drgań
DynaPort MiniModMCROBERTSMała i lekka walizka zawierająca trójosiowy akcelerometr, akumulator, złącze USB i przechowywanie surowych danych na karcie MicroSD
MM-2860 SunhayatoSunhayatoMM-28603-osiowy akcelerometr
MicroStone MA3-10AcMA3-04ACMicrostone Co. Czujniki przyspieszenia
RT3 Monitor aktywnościAbledataNATrójosiowy akcelerometr
AparitoaparitoNAWearables i aplikacje mobilne dostosowane do choroby do monitorowania pacjenta poza szpitalem; Elin Davies, Aparito: https://www.aparito.com/
Stacja dokującaSysnavSF-000118
CzujnikSysnavSF-000080
Bransoletka
(/szary L)
(/szary S) (/żółty L) (/żółty S)		SysnavZZ-000093 ZZ-000094 ZZ-000247 ZZ-000248
Instrukcja obsługi pacjentaSysnavFD-000086
Ethernet (maks. 2 m)SysnavIC-000458
zasilający
(UE)
(UK)
(US)		SysnavZE-000440 ZE-000441 ZE-000442
ZasilaczSysnavZE-000443
Pasek na kostkęSysnavZZ-000462
Mała torbaSysnavZZ-000033

Bibliografia

  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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Ubieralny czujnik magnetoinercyjnyanaliza aktywności chodumonitorowanie w warunkach domowychzaburzenia nerwowo-mięśniowekonfiguracja rozmieszczenia czujnikówładowanie z przesyłaniem danychobliczanie cyfrowych biomarkerówanaliza prędkości i długości krokupunkt końcowy badania klinicznegowalidacja układu optokinetycznego
Domowy monitor do analizy chodu i aktywności
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.