基于可穿戴设备的帕金森病患者用药状态检测
计算机视觉与模式识别
2018-09-20 v1 计算机与社会
摘要
中晚期帕金森病（PD）患者最普遍的抱怨之一是其对药物反应的波动（即用药 ON 状态为药物最大获益、OFF 状态为无药物获益）。为解决这些运动波动，患者需定期临床检查，治疗医师审查患者关于不同用药状态持续时间的自我报告并相应优化治疗。不幸的是，患者的自我报告可能不可靠且存在回忆偏倚。亟需一种基于技术的系统，能提供关于不同用药状态持续时间的客观度量，供治疗医师成功调整疗法。本文中，我们开发了一种用药状态检测算法，使用两个可穿戴运动传感器检测用药状态。从运动数据中提取一系列显著特征，并用于基于带模糊标注的支持向量机的分类器。所开发算法使用包含 19 名 PD 受试者、总时长 1,052.24 分钟（17.54 小时）的数据集评估。算法取得平均分类准确率 90.5%、灵敏度 94.2%、特异度 85.4%。
引用
@article{arxiv.1809.06973,
title = {Wearable-based Mediation State Detection in Individuals with Parkinson's Disease},
author = {Murtadha D. Hssayeni and Michelle A. Burack and M. D. and Joohi Jimenez-Shahed and M. D. and Behnaz Ghoraani and Ph. D},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06973},
year = {2018}
}