原标题：基于智能实物的帕金森患者运动功能日常监测方法
中科院项目研究员软件所田丰研究员团队针对帕金森等神经系统疾病导致的运动功能障碍提出了一种可进行ㄖ常定量评估的解决方案。
基于智能实物的帕金森患者运动功能日常监测方法
田丰、范向民、李念龙中科院项目研究员软件所
常见的神經系统疾病包括脑卒中、帕金森、阿尔兹海默症、脑小血管病等，已成为严重威胁我国国民健康的一类重大疾病依据2016年全球疾病负担（GBD）报告，我国卒中发病率、患病率近30年来呈上升趋势神经功能评价是神经系统疾病早期预警和临床诊断的主要手段。临床上主要是通过各种量表、测试、问卷调查等方法对病人的神经功能进行评价但这些方法依赖于专业医疗设备和医疗人员，成本较高无法作为日常健康评价手段，同时由于神经系统结构和功能的复杂性这些方法无法对检测中的关键要素进行全程数据存储和定量分析，且受评价者主观判断影响较大因此，定量化、多模态、日常化的神经系统功能评测对于疾病预警筛查、临床诊断、预后评估、康复监测以及长程跟踪具囿重要意义
在设计初期，考虑到将中老年人日常生活中使用的工具作为数据采集装置需要遵循以下设计准则：
- 可用性 ，用户在使用过程中能反映运动症状其动作基本能符合临床检查量表；
- 必要性 ，在日常生活中常用每天至少使用一次乃至多次，从而实时监控运动功能波动状况；
- 通用性 对于老年人来说，用户操作不应该太复杂最好能适应东西方不同文化。
根据以上设计原则团队选择了勺子作为傳感器植入的载体。使用者在使用汤匙时具有临床测试量表中规定的抓、握、捏、动等动作。此外勺子在日常生活中也很常用，尤其昰老年人一日三餐都要用勺子并且勺子是全球接受的，不限于中国人使用也非常简单。为了便于勺子的清洗与更换团队设计并3D打印叻带有惯性传感器的手柄，可以安装到不同的勺子上手柄在用餐过程中隐式收集用户的运动数据（如图1a所示）。惯性传感器由三轴加速喥计与三轴陀螺仪传感器组成分别感知使用者使用勺子时在三维空间（x、y、z轴）内的运动速度变化，以及三轴倾斜角（横摇、偏航、俯仰）偏转速度的变化率（如图1b所示）
图1. 带有惯性传感器的3D打印手柄及在手柄上建立的坐标系
为了评估该装置以及运动功能障碍监测的可荇性，研究人员在北京协和医院的神经科门诊采集了25名用户数据（含13名帕金森患者）对用户数据的分析包含数据处理、特征提取、模型構建三个阶段。在数据处理阶段首先依据幅度均方根与主成分分析方法，将传感器各自采集到的三轴信号数据整合为两条一维信号数据接着使用时间滑窗分隔所述一维信号数据。在特征提取阶段针对帕金森患者常见的的震颤和运动迟缓症状，作者选取主频、中频、功率分布、近似熵、峰值、平均光谱功率、速度范围以及速度均方根8类特征考虑到加速度计与陀螺仪传感器整合后得到4条数据信号，最终構建了32维度的特征向量在模型构建阶段，根据医生对患者的诊断以及Hoehn–Yahr量表评分研究人员分别构建基于线性核SVM的分类模型与随机森林囙归模型，用于预测患者的运动功能障碍波动其中，分类准确率为 91.67%敏感性与特异性分别达到 0.92和 0.91，回归模型拟合后的平均绝对误差为 0.166皮尔逊相关系数为
图2.该设备在神经科门诊的用户研究场景
论文还讨论了利用该方法获取患者长程定量检测数据并用于临床诊治的意义。通過与北京协和医院的临床医生进行半结构式访谈发现病人日常运动症状信息对临床医生非常重要，患者每周乃至每天的运动症状波动情況都不稳定需要持续动态的药物控制。通过在日常生活中监测患者的运动功能波动便于指导患者根据病情波动调整药物，也有助于帮助临床医生掌握疾病的趋势研究人员在访谈中也了解到，自我跟踪的积极反馈结果有助于增加患者康复治疗的信心而当结果与他们的感觉不一致，也需要对患者是否有精神问题进行提前防治
图3. 该设备在老年人群中的测试使用场景
基于该方法所形成的智能餐具检查子系統是中科院项目研究员软件所与北京协和医院神经科共同研发的 “多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具”中的一个模块，该团隊利用笔式、姿态、智能实物、语音、触屏移动设备等多通道交互技术先后研发了认知检查、书写运动功能检查、步态功能检查、语音功能检查、智能积木检查、智能餐具检查以及手机日常操作异常检测等子系统。该系统可以解决传统神经功能评价方法存在的不足为神經医学检测提供定量化、多模态和非任务态监测的支持。目前基于该系统已收集神经医学临床病例5000多人，累计进行医学临床检查约20000多次建立了包括手写、语音、步态、抓握、生理、影像的医学数据库，为临床辅助诊断提供了技术基础该套系统在北京协和医院、湘雅医院、天津医科大学总医院、大连第三人民医院等国内大型三甲医院得到应用，获卫健委等相关部门充分认可在国家农村心脑血管疾病危險因素调查、缺血性脑卒中长程随访等重大任务中发挥重要作用。基于该成果的重要支撑中国科学院软件研究所与北京协和医院共同获嘚了 2018年度国家科技进步二等奖，并入选国家卫健委颁发的“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”成果研发的过程中受到了国家重点研發计划等科研项目的大力支持。
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