Bideo-joko teknologia parkinsonaren fasea sailkatzeko

Ziortza Guezuraga

Parkinsonen gaixotasunaren hiru fase ezberdintzeko sistema garatu dute ikerketan Kinect bideo-joko teknologia baliatuta.

1. irudia: Kinect bideojoko teknologia baliatuta Parkinson gaixotasunaren fase ezberdinak ezagutu daitezke. (Argazkia: Sang1938)

Ibilera desgaitasunari aztertuta, parkinson gaixotasunaren faseen arabera gaixoak sailkatzeko gai da sistema. Hiru fase ezberdin daude Parkinsonen gaixotasunean ibilera gaitasunari begira:

  1. Gaixotasun goiztiarrak, ezgaitasun axialik gabekoak.
  2. Gaixo garatuagoak, ibileran ezgaitasunekin, baina ibilera blokeorik (FoG) gabe.
  3. Gaixo garatuak, ibilera blokeoa pairatzen dutenak.

Ikerketan garatutako sistema gai da hiru faseak ezagutzeko, Kinect bideo-joko teknologia erabilita, %93,40ko doitasunarekin.

Fasea sailkatzen

Kinect erabilita garatutako sistemarekin lortutako informazioa baliatuta, parkinson gaixoen ibilera karakterizatzea izan da ikerketaren helburua. Neuroendekapenezko gaixotasuna da parkinsona eta arazo motorrak sorrarazten ditu, ibilera gaitasunean, esaterako. Hala, gaixotasunaren fase goiztiarrean pausuaren luzera laburtzea eta abiadura motela dira ibileraren ezaugarri nagusiak. Garatu ahala ibilera gaitasuna okerrera doa, ibileraren blokeoa (FoG) fasera heldu arte.

Parkinson gaixotasunaren alderdi oso ahulgarria da ibileraren blokeoa, erorketen atzean baitago, mugikortasuna gutxitu eta bizi kalitatea gutxitzeaz gain. Hori dela eta, ikerketaren helburua lokomozio aldaketak identifikatzea da, parkinsonak aurrera egin ahala modu progresiboan gertatzen direnak.

Horretarako, Kinect teknologia baliatuta, gaixo talde baten ibilera grabatu dute, parkinson faseen artean ezberdintzeko helburuarekin. 30 gaixo hartu dute parte ikerketan, neurologoek parkinson maila diagnostikaturik. Haien artean, zortzik gaixotasunaren fase goiztiarrean zeuden, hamaikak bigarren fase garatuagoan eta beste hamaikak hirugarren fasean.

Korridorean gora eta behera

4.5-5.5 metroko luzerako korridorean gora eta behera ibili dira pazienteak bi noranzkotan. Denera, 40 metro inguru ibili da paziente bakoitzak pasilloan gora-behera, norabidea aldatzeko biraketak barne. Mugimenduak batzeko bi Kinect aparailu erabili dira, bakoitzak 2.5 metro inguru grabatzen zuela. Bada leku bat non bi kamerak gainjarri egiten ziren, ibilbide osoa grabatu ahal izateko.

Kinect bakoitza ordenagailu independente batera konektatuta zegoen eta 30 frame segundoko grabatzeko gaitasuna zuen. Frame bakoitzak 25 artikulazio puntuz osatuta zegoen eta puntu bakoitzak lau balio izan ditu: 3 posizioa adierazteko eta laugarrena posizio balioa Kinectek ondorioztatutakoa den.

2. irudia: Kinectek ezagutzen dituen 25 artikulazio puntuetatik, 19 adierazgarrienak. (Ilustrazioa: Ziortza Guezuragak moldatua)

Sare bayestar eredua baliatu dute datuak lantzeko. Eta neurtutako datuetako batzuk bereziki adierazgarriak direla topatu dute; ezkerreko besoaren mugimendua eta posizioa, esaterako, nabarmen garrantzitsua da parkinson fasea ezagutzerakoan.

Ikerketaren ondorioen arabera, Kinect teknologian oinarritutako sistema baliagarria da ibilera desgaitasunaren larritasunari lotutako hiru fase ezberdintzeko parkinson gaixotasunari dagokionez.

Erreferentzia bibliografikoa:

Lacramioara, D., et al. , (2018). Using Kinect to classify Parkinson’s disease stages related to severity of gait impairment. BMC Bioinformatics, 10;19(1):471. DOI: 10.1186/s12859-018-2488-4.

———————————————————————–

Egileaz: Ziortza Guezuraga (@zguer) kazetaria da eta Euskampus Fundazioko Kultura Zientifikoko eta Berrikuntza Unitateko zabalkunde digitaleko teknikaria.

——————————————————————

Eman iritzia

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>