Foot Pressure Wearable Sensors for Freezing of Gait Detection in Parkinson’s Disease

可穿戴计算机 步态 物理医学与康复 加速度计 帕金森病 足部压力 可穿戴技术 假阳性率 计算机科学 医学 压力传感器 疾病 人工智能 嵌入式系统 工程类 病理 操作系统 机械工程
作者
Andrea Marcante,Roberto Di Marco,Giovanni Gentile,Clelia Pellicano,Francesca Assogna,Francesco E. Pontieri,Gianfranco Spalletta,Lucia Macchiusi,Dimitrios Gatsios,Alexandros Giannakis,Maria Chondrogiorgi,Spyridon Konitsiotis,Dimitrios I. Fotiadis,Angelo Antonini
出处
期刊:Sensors [MDPI AG]
卷期号:21 (1): 128-128 被引量:51
标识
DOI:10.3390/s21010128
摘要

Freezing of Gait (FoG) is a common symptom in Parkinson’s Disease (PD) occurring with significant variability and severity and is associated with increased risk of falls. FoG detection in everyday life is not trivial, particularly in patients manifesting the symptom only in specific conditions. Various wearable devices have been proposed to detect PD symptoms, primarily based on inertial sensors. We here report the results of the validation of a novel system based on a pair of pressure insoles equipped with a 3D accelerometer to detect FoG episodes. Twenty PD patients attended a motor assessment protocol organized into eight multiple video recorded sessions, both in clinical and ecological settings and both in the ON and OFF state. We compared the FoG episodes detected using the processed data gathered from the insoles with those tagged by a clinician on video recordings. The algorithm correctly detected 90% of the episodes. The false positive rate was 6% and the false negative rate 4%. The algorithm reliably detects freezing of gait in clinical settings while performing ecological tasks. This result is promising for freezing of gait detection in everyday life via wearable instrumented insoles that can be integrated into a more complex system for comprehensive motor symptom monitoring in PD.
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