Wearable device intended for detection of fog episodes in Parkinson´s disease

• Rozo Hoyos, Laura Carolina ^[1] ; Pulgarín González, Juan Pablo ^[1] ; Morales Fandiño, Paula Andrea ^[1] ; Gallego Londoño, Jonathan ^[1]
  1. [1] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
• Localización: Visión electrónica, ISSN 1909-9746, ISSN-e 2248-4728, Vol. 13, Nº. 1 (Enero-Junio), 2019, págs. 10-16
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Dispositivo vestible para identificar congelamiento de la marcha en Parkinson
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Los episodios de congelamiento (FOG) son un síntoma de alta frecuencia en las personas que sufren de la enfermedad de Parkinson en un estado avanzado. Dichos episodios son un síntoma grave en los individuos pues pueden provocar caídas que le generen traumas o contusiones. En aras de dar una solución a esta problemática, que todavía no tiene un tratamiento de alta efectividad, se ha buscado desarrollar un dispositivo que haga una predicción de los episodios de congelamiento. En este artículo se desarrolla un dispositivo electrónico vestible capaz de predecir los episodios de congelamiento con base en el cálculo de un índice de congelamiento (FI) determinado a partir de señales de un sensor inercial IMU; este fue probado en una población de tres sujetos a quienes se les tomaron las señales mientras realizaban una marcha normal y mientras simulaban una marcha parkinsoniana. Los resultados arrojaron que los FI para marcha parkinsoniana son más elevados que los FI para marcha normal, dando validez a este parámetro como predicción de FOG.

  • English

    The episodes of Freezing of Gait (FOG) are a recurring symptom in people suffering from advanced stages of Parkinson's disease (PD). These are severe occurrences because they may cause falls to the patients, generating further traumas and concussions. In order to solve this yet ineffectively treated issue, this article describes the research that developed a device capable of predicting freezing episodes. On this project a wearable device was developed, which was able to predict freezing episodes based on the calculation of a freezing index (FI) determined by the signals obtained from an inertial measurement unit (IMU). This device was tested in three Patients and signals corresponding to normal gait and simulated Parkinson gait were taken. The results showed that FI obtained from Parkinson gait were much higher than those from a normal gait, validating this parameter as a key aspect in FOG prediction.