KR20130101860A - Real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof - Google Patents
Real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR20130101860A KR20130101860A KR1020120022925A KR20120022925A KR20130101860A KR 20130101860 A KR20130101860 A KR 20130101860A KR 1020120022925 A KR1020120022925 A KR 1020120022925A KR 20120022925 A KR20120022925 A KR 20120022925A KR 20130101860 A KR20130101860 A KR 20130101860A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- walking
- state
- patient
- real
- gait
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
- A61B5/0024—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system for multiple sensor units attached to the patient, e.g. using a body or personal area network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1123—Discriminating type of movement, e.g. walking or running
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/6804—Garments; Clothes
- A61B5/6807—Footwear
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0247—Pressure sensors
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템 및 그 방법 에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 고위 중추 손상 환자의 보행 상태에 따른 적절한 큐잉(Cueing)제시를 위해 환자의 보행장애 상태를 실시간으로 판정하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템 및 그 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a system and a method for determining a walking disorder status of a high-level central injury patient, and more particularly, to provide a proper cueing according to the walking status of a high-ranking central injury patient in real time. The present invention relates to a system and a method for determining a gait disorder state of a patient with high-level central injury.
또한 본 발명은 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여, 안정상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 가속보행을 실시간으로 판정하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템 및 그 방법에 대한 것이다.In addition, the present invention relates to a real-time determination system for walking disorder state of a senior central injury patient for determining stable state, normal walking, freezing of walking (FOG), and acceleration walking based on characteristics of time domain and frequency domain. .
고위 보행장애(high-level gait disorder)는 대뇌 피질(cortex)이나 피질하(subcortical) 구조의 이상에 의해서 나타나는 보행장애이다. 대표적인 것으로 보행 동결(freezing of gait:이하 FOG)과 가속보행(festination)이 있다. FOG는 보행중에 예측불능의 (episodic) 보행중단이 일어나는 것을 지칭하며, 1-10초간 환자의 발이 마치 지면에 늘어붙는 것과 같은 상태가 된다. 가속보행(festination)은 보행중에 의지와 무관하게 보폭(stride length)이 짧아지고 박자(cadence)가 빨라지는 상태를 지칭한다. FOG와 가속보행은 낙상의 큰 원인이 되기 때문에 이는 삶의 질(QOL)을 매우 저하시킨다.High-level gait disorder is a gait disorder caused by abnormalities in the cortex or subcortical structures. Representative examples include freezing of gait (FOG) and festination. FOG refers to an unpredictable pedestrian interruption during walking, with the patient's feet sticking to the ground for 1-10 seconds. Festination refers to a condition in which the stride length is shortened and the cadence is accelerated regardless of the will during walking. Because FOG and accelerated walking are major causes of falls, this greatly reduces the quality of life.
파킨슨성 보행장애의 원인은 명확하지 않으며, 기저핵과 운동피질의 연동장애와 심리적, 환경적 요소가 작용한다고 보고되고 있다. The cause of Parkinson's gait disorder is not clear, and it is reported that the dysfunction of the basal ganglia and motor cortex and psychological and environmental factors work.
고위 보행장애의 치료로는 약물치료 (medication)와 수술적(DBS: deep brain stimulation) 치료로 나뉘며, 약물치료는 FOG와 가속보행에 대한 약물치료의 효과는 매우 제한적이다. 대표적 약물인 레보도파(L-dopa)는 약물 비투여상태(off phase)에서의 FOG에는 효과가 있으나, 약물투여상태(on phase)에서의 FOG에 효과가 전혀 없거나(none) 미약한(poor) 것으로 보고되고 있다. 또한 약물치료기간이 긴 환자에게서 FOG가 가장 빈번히 발생된다. 치료방법인 약물과 수술 모두 FOG, 가속보행에 대한 효과가 매우 제한적이므로 이와 다른 치료 혹은 훈련적 방법이 요구된다. Treatment of high-level gait disorders is divided into medication and deep brain stimulation (DBS) treatment. The effects of medication on FOG and accelerated walking are very limited. The typical drug, levodopa, is effective for FOG in the off phase of the drug, but is either none or poor for FOG in the on phase. Is being reported. In addition, FOG occurs most frequently in patients with long medications. Both therapeutic drugs and surgery have very limited effects on FOG and accelerated walking, requiring different therapeutic or training methods.
고위보행장애의 경우 약물치료(레보도파) 및 수술의 효과가 매우 미미하지만, 큐잉(Cueing)의 효과는 유효한 것으로 밝혀졌다. Cueing은 감각적 자극을 통해 보행을 암시하는 신호를 제시하여, 환자의 보행의 시작이나 지속적 보행을 증강시키고자 하는 것이다. The effects of medication (levodopa) and surgery are very small in the case of high walking disorders, but the effects of cueing have been found to be effective. Cueing suggests a signal that suggests gait through sensory stimulation to enhance the onset or continuous walking of the patient.
일반적인 국내외 연구현황 및 기존연구는 문제점을 보면, 고위 (high-level) 보행장애의 중요성에 도 불구하고 아래와 같은 문제점이 발생하였다. In general, domestic and international research and existing research have shown problems, despite the importance of high-level gait disability, the following problems occurred.
예를 들어 고위 보행장애 (high-level gait disorder)는 대뇌 피질(cortex)이나 피질하(subcortical) 구조의 이상에 의해서 나타나는 보행장애로서, 파킨슨성(parkinsoinian) 보행장애라고도 하며, 대표적인 것으로 보행 동결(freezing of gait:이하 FOG)과 가속보행(festination)이 있다.High-level gait disorders, for example, are gait disorders caused by abnormalities in the cortex or subcortical structures, also known as parkinsoinian gait disorders. freezing of gait (FOG) and festination.
이 중에서 FOG는 보행중에 예측불능의 (episodic) 보행중단이 일어나는 것을 지칭하며, 1-10초간 환자의 발이 마치 지면에 늘어붙는 것과 같은 상태가 된다. (Giladi, 1992). 이러한 FOG는 보행의 시작(initiation), 방향전환(turning), 좁은통로(narrow pathway), 목적지 도착직전에서 빈번히 발생하며, 인지적 과부하 (cognitive overload)에서 더욱 심해진다(Nieuwboer 2008). Among these, FOG refers to an unpredictable (episodic) walking interruption during walking, which is as if the patient's feet stick to the ground for 1-10 seconds. (Giladi, 1992). These FOGs occur frequently in the beginning of walking, turning, narrow pathways, shortly before arrival at destinations, and worsen in cognitive overloads (Nieuwboer 2008).
그리고, 상기 가속보행(festination)은 보행중에 의지와 무관하게 보폭(stride length)이 짧아지고 박자(cadence)가 빨라지는 상태를 지칭하며, 연쇄효과(sequence effect) 혹은 운동불안정성(motor instability)이라고도 알려져 있다.In addition, the festination refers to a state in which the stride length is shortened and the cadence is increased regardless of the will while walking, and is also known as a sequence effect or motor instability. have.
상술한 FOG와 가속보행은 낙상의 큰 원인이 되며 (Bloem 2004), 이로 인해 환자는 일상생활을 정상적으로 영위할 수 없게 된다.The above-described FOG and accelerated walking are a major cause of falls (Bloem 2004), which prevents the patient from living normally.
따라서, 고위보행장애를 지닌 환자는 사회와 단절되어 집안에서만 생활하게 되는 것이 일반적이고 이는 삶의 질(QOL)을 매우 저하시키는 문제점이 발생한다.Therefore, it is common for patients with high walking disorder to be disconnected from society and to live only in the home, which causes a problem of very low quality of life (QOL).
이러한 고위 보행장애를 일으키는 질병으로서는 퇴행성 뇌질환으로서, 파킨슨병(Parkinson's disease), 진행성핵상마비(Progressive supranuclear palsy), 대뇌피질변성(Corticobasal degeneration) 등이 있으며, 뇌수두증(hydrocephalus)과 동반된 2차성 파킨슨증후군 및 혈관성 파킨슨증 (Vascular parkinsonism)도 해당된다.The diseases that cause such high walking disorders are degenerative brain diseases such as Parkinson's disease, Progressive supranuclear palsy, Corticobasal degeneration, and secondary Parkinson's with hydrocephalus. Also included are syndromes and Vascular Parkinsonism.
이와 같이 파킨슨병과 유사한 증상을 보이는 장애를 통칭하여 파킨스니즘(Parkinsonism) 또는 파킨슨 증후군(Parkinson's syndrome)이라고 한다.Parkinson's syndrome is similarly referred to as Parkinsonism (Parkinsonism) or Parkinson's syndrome (Parkinson's syndrome).
그리고 유병률 및 발생 메커니즘을 살펴보면, 유병률은 고위보행장애의 대표적 질병인 파킨슨병이 인구 10만명당 780명의 유병률을 지니며, 60세 이상의 인구에서의 유병율은 1.47%에 이른다(Seo WK et al. 2007). In terms of prevalence and mechanism, the prevalence is 780 prevalence in 100,000 people with Parkinson's disease, which is the representative disease of high-level walking disorder, and the prevalence is 1.47% in population over 60 years (Seo WK et al. 2007). .
상기 FOG는 파킨슨환자의 약1/2에서 발생하며, 병의 진행(disease progression)과 더불어 증가하여 more advanced stage에서는 60%에 이른다.The FOG occurs in about one half of Parkinson's patients and increases with disease progression, reaching 60% in the more advanced stage.
그러나 파킨슨성 보행장애의 원인은 명확하지 않고, 기저핵과 운동피질의 연동장애로부터, 운동감소증(hypokinesia) 및 GPi(internal globus pallidus)로부터 발생하는 운동cue가 점진적으로 지연되는 현상이 FOG 및 가속보행에 관여하고 있는 것으로 추정되며, 이 외에도 심리적, 환경적 요소가 작용한다고 보고된다(Morris 2008). However, the cause of Parkinson's gait disorder is not clear, and the gradual delay of motor cues from hypokinesia and GPi (internal globus pallidus) from the basal ganglia and motor cortex is associated with FOG and accelerated walking. It is believed to be involved, in addition to psychological and environmental factors (Morris 2008).
즉, 운동의 크기생성 (amplitude generation) 및 운동의 리듬생성(rhythm generation) 기능이 episodic하게 악화되는 것이 관여하는 것으로 추정된다(Nieuwboer 2008, Morris 2008).That is, episodic deterioration of the amplitude generation and rhythm generation functions of the exercise is estimated to be involved (Nieuwboer 2008, Morris 2008).
고위 보행장애의 치료로서, 약물치료 (medication)는 FOG와 가속보행에 대한 약물치료의 효과는 매우 제한적이다.As for the treatment of high-level walking disorders, medication has very limited effects on FOG and accelerated walking.
대표적 약물인 레보도파(L-dopa)는 약물 비투여상태(off phase)에서의 FOG에는 효과가 있으나, 약물투여상태(on phase)에서의 FOG에 효과가 전혀 없거나(none) 미약한(poor) 것으로 보고되고 있다.The typical drug, levodopa, is effective for FOG in the off phase of the drug, but is either none or poor for FOG in the on phase. Is being reported.
on-phase의 FOG는 순수한 운동불능증(akinesia)와 관련되며, off-phase의 FOG는 질병진행(disease progression)과 밀접한 관련이 있는 것으로 보고되고 있다(Bartels 2006). On-phase FOG has been reported to be associated with pure akinesia, while off-phase FOG has been reported to be closely associated with disease progression (Bartels 2006).
또한, 약물치료기간이 긴 환자에게서 FOG가 가장 빈번히 발생된다 (Giladi 2001). 수술적 치료 (DBS: deep brain stimulation)로서 시상하핵 (subthalamic nucleus: STN) 및 뇌각뇌교핵(pedunculopontine: PPN)의 심부자극(deep brain stimulation: DBS)이 제안되었으나, STN-DBS는 레보도파에 반응하는 FOG에만 효과가 있으며 그 효과는 레보도파보다 저조하고 (Ferraye 2008), PPN-DBS도 일부의 환자에게서만 효과가 있다(Ferraye 2009). In addition, FOG occurs most frequently in patients with long medication (Giladi 2001). Although deep brain stimulation (DBS) has been proposed for deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) and pedunculopontine (PPN), STN-DBS responds to levodopa. It is effective only in FOG and its effect is lower than levodopa (Ferraye 2008), and PPN-DBS is only effective in some patients (Ferraye 2009).
따라서 약물과 수술 모두 FOG, 가속보행에 대한 효과가 매우 제한적이므로 이와 다른 치료 혹은 훈련적 방법이 요구된다.Therefore, both drugs and surgery have very limited effects on FOG and accelerated walking, requiring different treatment or training methods.
또한 고위보행장애의 경우 약물치료(레보도파) 및 수술의 효과가 매우 미미하지만, 큐잉(Cueing)의 효과는 유효한 것으로 밝혀졌다(Bloem 2004, Nieuwboer 2008). In addition, the effects of pharmacotherapy (levodopa) and surgery are very small in the case of high-level walking disorders, but the effect of cueing has been found to be effective (Bloem 2004, Nieuwboer 2008).
상기 Cueing은 감각적 자극을 통해 보행을 암시하는 신호를 제시하여, 환자의 보행의 시작이나 지속적 보행을 증강시키고자 하는 것으로서, Cueing의 모달리티(modality)로서는 시각, 청각, 체성감각 등이 제안되었다 (Krack 2003, Nieuwboer 2007).The cueing suggests a signal suggesting gait through sensory stimulation, and is intended to enhance the onset or continuous gait of the patient. As a modality of the cueing, visual, auditory and somatic senses have been proposed (Kracking). 2003, Nieuwboer 2007).
시각적 (visual) 큐잉은 보행로와 직각인 평행선(Dietz 1990), 도립스틱(Dietz 1990), 레이저빔 스틱 (Bryant 2010), 단순flash (Nieuwboer 2007), 타일패턴 가상현실 (Baram 2010) 등이 제안되었다.For visual queuing, parallel lines perpendicular to the walkway (Dietz 1990), inverted sticks (Dietz 1990), laser beam sticks (Bryant 2010), simple flash (Nieuwboer 2007), and tile pattern virtual reality (Baram 2010) have been proposed. .
이러한 모달리티 중, FOG의 개선 효과가 있는 것으로 검증된 것은 평행선이 유일하다 1990, Jiang 2006, Nieuwboer 2008). Of these modalities, parallel lines are the only ones that have been proven to improve FOG. 1990, Jiang 2006, Nieuwboer 2008).
가상현실과 같은 정보량이 큰 시각적 큐잉은 환자의 cognitive overload를 유발하기 쉬우며 실제로, 가상현실을 사용할 경우 즉각적 효과는 오히려 보행속도 및 보폭을 악화시킨다(Baram 2010).Visual cueing with large amounts of information, such as virtual reality, is likely to cause cognitive overload of patients, and in fact, the immediate effect of using virtual reality worsens walking speed and stride length (Baram 2010).
또한 시각큐잉의 효과는 주로 보행의 시작에서 amplitude generation을 향상시킨다 (Jiang 2006, Nieuwboer 2008).The effect of visual queuing also improves the amplitude generation primarily at the beginning of gait (Jiang 2006, Nieuwboer 2008).
청각(auditory) 및 체성감각(somatosensory) 큐잉에서 청각자극에는 메트로놈, 비프음(beep) 등이 사용되었고, step time variability의 약간의 개선효과가 있었다(Willems 2007). In auditory and somatosensory queuing, metronome and beep were used for auditory stimulation, and there was a slight improvement in step time variability (Willems 2007).
실질적 FOG개선에는 즉각적 효과는 없고 (Cubo 2004), 훈련을 통해서도 FOG의 향상은 미약하였다(Nieuwboer 2007). 즉 청각큐잉은 주로 리듬생성을 보조하나, 의도적으로 큰 걸음을 걷는 집중책략 (attentional strategy)과 동시에 수행되는 것이 중요하다(Baker 2008). There was no immediate effect on substantial FOG improvement (Cubo 2004), and the improvement in FOG was negligible through training (Nieuwboer 2007). In other words, auditory queuing mainly aids in rhythm generation, but it is important to be carried out simultaneously with an attentional strategy that deliberately takes a big step (Baker 2008).
체성감각은 주로 진동자극이 사용되며, 운동의 시작시 한번만 자극하는 것이 off-phase에서의 레보도파 정도의 효과만을 보인다(Burleigh-Jacobs 1997). 즉 체성감각은 동작의 진폭생성을 보조한다(Burleigh-Jacobs 1997).Somatosensory is mainly used as a vibrational stimulus, and stimulation only once at the beginning of exercise shows only the effect of levodopa in the off-phase (Burleigh-Jacobs 1997). Somatosensory assists in generating amplitude of motion (Burleigh-Jacobs 1997).
한편 보행장애를 위한 큐잉(Cueing)의 문제점을 보면, 먼저 개루프(Open-loop) 큐잉의 문제점은 FOG 개선효과 미약하며, 정해진 박자에 맞추어 시각, 청각, 촉각등의 큐잉을 제시하는 개루프방식의 큐잉은, 보행의 속도와 보폭을 늘리는데는 기여하였으나, 실질적으로 FOG의 빈도와 심한정도의 개선에는 큰 효과가 없었다 (Lim 2005, Nieuwboer 2007: FOG score: 4.2%; FOG-Q: 3.6%, Nieuwboer 2008).FOG가 오히려 악화되는 경우가 존재하여, 개루프 큐잉에서는 환자의 실제보행패턴과 큐잉의 타이밍이 맞지 않고, 환자의 인지기능의 저하로 인해 큐에 적응하기 어려워서, 이러한 큐가 인지적 과부하로 작용되어 혼돈을 유발할 수 있다. 실제로 일부의 환자에서는 개루프 큐잉이 오히려 FOG와 가속보행을 악화시키고 (Nieuwboer 2006). 또한, 박자의 불일치가 보행의 변동성과 불안정성을 증가시켰다(McIntosh 1997). On the other hand, when looking at the problem of queuing for walking disorder, the problem of open-loop queuing is that the problem of FOG improvement is weak, and the open-loop method of presenting queuing such as vision, hearing, and touch in accordance with a predetermined beat. Queuing contributed to increased walking speed and stride length, but did not substantially improve the frequency and severity of FOG (Lim 2005, Nieuwboer 2007: FOG score: 4.2%; FOG-Q: 3.6%, Nieuwboer 2008) .FOG deteriorates in some cases, and in open loop queuing, the actual walking pattern of the patient and the timing of the queuing do not match, and it is difficult to adapt to the queue due to the deterioration of the cognitive function of the patient. Overloading can cause confusion. Indeed, in some patients, open-loop queuing rather worsens FOG and accelerated walking (Nieuwboer 2006). In addition, beat discrepancies increased gait volatility and instability (McIntosh 1997).
공간적(spatial) 큐잉은 주로 동작의 크기의 조절과 진폭생성에 작용하는 것으로서, 동작의 시작에만 적합하다(Nieuwboer 2008). 시간적(temporal) 큐잉은 보행의 타이밍과 사지동작의 조율(coordination)에 작용하여 보행의 리듬생성과 방향전환에서의 대칭성을 보조하여, 보행중에만 효과적이다(Thaut 2001, Nieuwboer 2008)이와같이 모달리티에 따라 적용되는 동작의 모드가 다르므로, 한가지 모달리티로 보행장애 전반에 걸쳐 기능을 향상시키기는 어렵다(Morris 2006, Nieuwboer 2008). 또한 미관 (cosmetics)의 관점에서 환자는 정상인과 구별되는 것을 심리적으로 매우 꺼려서, 큐잉장치가 정상인과 크게 구별되는 형상을 띠는 경우 (가상현실 안경, 도립스틱 등), 환자의 사용욕구를 유발하기 힘들고, 사용할 경우에도 심리적 만족감이 낮아 삶의 질을 저하시킨다.Spatial queuing mainly affects the control and amplitude generation of motion, and is only suitable for the start of motion (Nieuwboer 2008). Temporal queuing is effective only during walking, acting on the timing of walking and the coordination of limb movements, assisting the rhythm of walking and the symmetry in turning (Thaut 2001, Nieuwboer 2008). Since the modes of operation applied are different, it is difficult to improve the function throughout the gait disorder with one modality (Morris 2006, Nieuwboer 2008). In addition, in terms of cosmetics, the patient is very psychologically reluctant to distinguish from the normal person, causing the patient's desire to use when the queuing device has a shape that is largely distinguished from the normal person (virtual reality glasses, inverted sticks, etc.). It is hard to do, and even when used, the psychological satisfaction is low, which lowers the quality of life.
편이성 (conveniency) 관점에서 스틱, 레이저포인터, 워커 등은 휴대하기 불편하고 몸과 떨어져 있어서, 인지기능이 약화된 환자는 이를 휴대하는 것을 잊어버리는 경우가 존재한다.In terms of convenience, sticks, laser pointers, walkers, etc. are inconvenient to carry and are separated from the body, and thus, patients with weakened cognitive function forget to carry them.
인지적 과부하(congnitive overload)의 문제의 경우 큐잉장치를 사용하는 것이 일상적 동작에서 벗어나는 경우(스틱, 워커등), 또는 제시된 큐가 너무 복잡할 경우 (가상현실 안경 등), 인지적 과부하(cognitive overload)를 유발하여 오히려 FOG를 유발할 수 있다(Nieuwboer 2008).In the case of cognitive overload, if the use of a queuing device deviates from everyday operation (sticks, walkers, etc.), or if the presented queue is too complex (virtual reality glasses, etc.), cognitive overload Rather than FOG (Nieuwboer 2008).
이러한 큐잉의 효과는 장기간 (e.g. 3주) 훈련하였을 경우 유의하게 나타나지만, 그 효과는 유지되지 않고 다시 원래상태로 복귀한다(Lim 2010, Nieuwboer 2007).따라서, 큐잉장치를 재활훈련용도만으로 사용하는 것은 비합리적이다.The effect of this queuing is significant after long-term training (eg 3 weeks), but the effect is not retained and returns to its original state (Lim 2010, Nieuwboer 2007). It is unreasonable.
상술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 고위 중추 손상 환자의 보행 상태에 따른 적절한 큐잉(Cuening)제시를 위해 환자의 보행장애 상태를 실시간으로 판정하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 목적이 있다.In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a system for determining a walking disorder state of a senior central injury patient, and a system for determining a walking disorder state of a patient in real time for suggesting appropriate queuing according to the walking state of a senior central injury patient. The purpose is to provide a method.
또한 환자가 착용하게 되는 계측 장치(신발)에 3축 가속도 센서와 압력센서(FSR)를 설치하여 환자의 보행 패턴을 계측하고, 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하고, 판정하는데 목적이 있다. In addition, a 3-axis acceleration sensor and a pressure sensor (FSR) are installed on the measurement device (shoes) that the patient wears to measure the walking pattern of the patient, and based on the measured data and the characteristics of the time domain and frequency domain, The purpose is to classify and determine the walking disorder status in real time.
본 발명은 3축 가속도 센서와, 압력을 측정하는 압력센서로 구성되되, 각각 계측장치의 앞쪽과 뒤쪽에 위치한다.The present invention is composed of a three-axis acceleration sensor and a pressure sensor for measuring the pressure, respectively located in front and rear of the measuring device.
상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하는 제어부를 더 포함하여 구성된다.The controller may further include a controller configured to distinguish a walking disorder state of a patient in real time based on time and frequency domain characteristics based on measured data of the sensors.
본 발명은 환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 상기 계측장치의 하측부에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송하는 무선부를 더 포함하여 구성된다.According to the present invention, in order to consider the patient's cognitive overload and practicality, the measuring equipment including the sensors is located at the lower side of the measuring device, and the acceleration and pressure signals measured from the sensors are transmitted to a certain server through wireless communication. It further comprises a wireless unit for transmitting.
상기 환자의 보행 장애 상태는 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분한다.The walking disorder state of the patient is classified into a stable state, normal walking, freezing of walking (FOG), or accelerated walking (festination).
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석 지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정한다.A specific threshold value is determined by using a frequency domain parameter and an analysis index of a time domain to recognize each walking obstacle state.
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 휴식(Resting) 상태의 에너지(energy)는 미약하므로 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정한다.Since the energy of the resting state is weak to recognize each walking obstacle state, an energy threshold value for distinguishing between the resting state and the walking state is determined through power spectrum density (PSD) analysis.
본 발명은 정상 보행(Normal gait)은 비정상적인 보행과 비교하여 낮은 주파수의 영역이므로, 미리 상기 정상 보행 threshold를 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정한다.In the present invention, since the normal gait is a region of low frequency compared to the abnormal gait, the normal gait threshold is determined in advance, and if it is less than that, the normal gait is determined as normal gait.
상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여threshold를 결정하여 그 구별을 판정한다.In order to distinguish the FOG or the festination, the magnitude of power of a specific frequency band is analyzed in advance to determine a threshold and determine the distinction.
본 발명은 3축 가속도 센서와, 압력센서로 구성되되, 신발의 앞쪽(앞꿈치)과 뒤쪽(뒤꿈치)에 위치한다.The present invention consists of a three-axis acceleration sensor and a pressure sensor, located in the front (heel) and rear (heel) of the shoe.
본 발명은 환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 신발의 깔창 밑에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송된다.According to the present invention, in order to consider the cognitive overload and practicality of the patient, the measuring equipment including the sensors is placed under the insole of the shoe, and the acceleration and pressure signals measured from the sensors are transmitted to a constant server through wireless communication.
본 발명은 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인 파라미터 및 시간 도메인의 분석 지표를 이용하거나, 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 휴식 상태와 걷기 상태 구분을 하거나, 정상 보행(Normal gait)과 비정상적인 보행을 비교하거나, 보행동결(FOG) 또는 가속보행(festination)의 구별을 위해 threshold를 미리 결정하여 메모리에 저장한다.The present invention uses frequency domain parameters and time domain analysis indicators to recognize each walking obstacle state, or distinguishes between a resting state and a walking state through power spectrum density (PSD) analysis to recognize each walking obstacle state. In order to compare normal gait and abnormal gait, or to distinguish between FOG or festination, the threshold is predetermined and stored in memory.
본 발명은 3축 가속도 센서를 통하여 각축의 가속도를 센싱하는 단계와, 압력센서를 통하여 압력을 측정하는 단계로 구성된다.The present invention comprises the steps of sensing the acceleration of each axis through the three-axis acceleration sensor, and measuring the pressure through the pressure sensor.
본 발명은 상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하는 단계로 구성된다.The present invention comprises the steps of distinguishing the walking disorder state of the patient in real time based on the time domain and frequency domain characteristics based on the measured data of the sensors.
본 발명은 상기 센서들을 포함하는 측정 장비를 통하여 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송하는 단계로 구성된다.The present invention comprises the steps of transmitting the acceleration, pressure signal measured by the measuring equipment including the sensor to a certain server through a wireless communication.
본 발명은 상기 환자의 보행 장애 상태를 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분하여 저장하는 단계로 구성된다.The present invention comprises the steps of storing the patient's gait disability is divided into stable, normal walking, freezing of walking (FOG), or accelerated walking (festination).
본 발명은 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석 지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정하는 단계로 구성된다.The present invention consists of determining a specific threshold value by using frequency domain parameters and analysis indicators of a time domain to recognize each of the walking obstacle states.
본 발명은 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정하는 단계로 구성된다.The present invention comprises determining an energy threshold value for classifying a resting state and a walking state through power spectrum density (PSD) analysis in order to recognize each of the walking obstacle states.
본 발명은 상기 정상 보행 threshold를 미리 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정하는 단계로 구성된다.The present invention is configured to determine the normal walking threshold in advance and determine that the normal walking is less than that.
본 발명은 상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여 threshold를 결정하는 단계로 구성된다.The present invention comprises a step of determining a threshold by analyzing the magnitude of power of a specific frequency band in advance in order to distinguish the FOG or the festination.
본 발명에 따르면 고위 중추 손상 환자의 보행 상태에 따른 적절한 큐잉(Cuening)의 제시에 의하여 환자의 보행장애 상태를 실시간으로 판정할 수 있어 편리한 일상 생활을 영위할 수 있도록 한다.According to the present invention, it is possible to determine the walking disorder state of the patient in real time by suggesting proper queuing (Cuening) according to the walking state of the senior central injury patient, so that it is possible to manage a convenient daily life.
또한 본 발명에 따르면 계측 장치(신발)에 3축 가속도 센서와 압력센서(FSR)를 설치하여 fail-safe 알고리즘으로 용이하게 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 를 실시간으로 판정할 수 있다.In addition, according to the present invention by installing a three-axis acceleration sensor and a pressure sensor (FSR) in the measuring device (shoes), it is possible to easily determine in real time the walking disorder state of the senior central injury patients with a fail-safe algorithm.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 시스템의 전체적인 구성을 보여주는 도면.
도2는 본 발명에 따른 실시간 보행 상태 구분 알고리즘.
도3은 본 발명에 따른 비쥬얼 큐 시스템을 보여주는 도면.1 is a view showing the overall configuration of a system according to an embodiment of the present invention.
2 is a real-time walking state classification algorithm according to the present invention.
3 illustrates a visual cue system in accordance with the present invention.
이하 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면을 참고하여 자세히 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도1에서 보는 바와 같이 본 발명은 3축 가속도 센서(10)와, 압력을 측정하는 압력센서(20)와, 상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하는 제어부(30)와 환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 상기 계측장치의 하측부에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송하는 무선부(40)로 크게 나뉘어 구성된다.As shown in FIG. 1, the present invention provides a three-
따라서 본 발명에 따른 상기 구성들은 각각 계측장치의 앞쪽과 뒤쪽에 위치하여 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태를 실시간으로 판정할 수 있다.Therefore, the above configurations according to the present invention may be located at the front and rear of the measuring device, respectively, to determine in real time the gait disability state of the senior central injury patient.
본 발명은 상기 환자의 보행 장애 상태는 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분하고, 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정한다.According to the present invention, the gait disorder state of the patient is classified into a stable state, a normal gait, a freezing gait (FOG), or an accelerated gait (festination), and a frequency domain parameter and a time in order to recognize each gait obstacle state. The specific threshold value is determined using the analysis index of the time domain.
본 발명은 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 휴식(Resting) 상태의 에너지(energy)는 미약하므로 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정하고, 정상 보행(Normal gait)은 비정상적인 보행과 비교하여 낮은 주파수의 영역이므로, 미리 상기 정상 보행 threshold를 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정한다.The present invention determines the energy threshold value for distinguishing the resting state from the walking state through power spectrum density (PSD) analysis because the energy of the resting state is weak to recognize each walking obstacle state. In addition, since the normal gait is a region of low frequency compared to the abnormal gait, the normal gait threshold is determined in advance, and if it is less than that, the normal gait is determined as normal gait.
상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여threshold를 결정하여 그 구별을 판정한다.In order to distinguish the FOG or the festination, the magnitude of power of a specific frequency band is analyzed in advance to determine a threshold and determine the distinction.
본 발명은 3축 가속도 센서와, 압력센서로 구성되며, 신발의 앞쪽(앞꿈치)과 뒤쪽(뒤꿈치)에 위치한다.The present invention consists of a three-axis acceleration sensor, a pressure sensor, located in the front (heel) and rear (heel) of the shoe.
환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 신발의 깔창 밑에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송된다.In order to take into account the patient's cognitive overload and practicality, measurement equipment comprising the sensors is placed under the insole of the shoe and the acceleration and pressure signals measured from the sensors are transmitted to a server via wireless communication.
본 발명은 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인 파라미터 및 시간 도메인의 분석 지표를 이용하거나, 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해PSD (power spectrum density) 분석을 통해 휴식 상태와 걷기 상태 구분을 하거나, 정상 보행(Normal gait)과 비정상적인 보행을 비교하거나, 보행동결(FOG) 또는 가속보행(festination)의 구별을 위해 threshold를 미리 결정하여 메모리에 저장한다.The present invention uses frequency domain parameters and analysis indicators of time domain to recognize each walking obstacle state, or distinguishes between a resting state and a walking state through power spectrum density (PSD) analysis to recognize each walking obstacle state. In order to compare normal gait and abnormal gait, or to distinguish between FOG or festination, the threshold is predetermined and stored in memory.
이하 본 발명의 실시를 위한 방법에 대하여 자세히 설명한다.Hereinafter, a method for practicing the present invention will be described in detail.
본 발명은 먼저 3축 가속도 센서를 통하여 각축의 가속도를 센싱한다.The present invention first senses the acceleration of each axis through the three-axis acceleration sensor.
그리고 본 발명에 따른 압력센서를 통하여 압력을 측정한다.And the pressure is measured through the pressure sensor according to the present invention.
계속하여 상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분한다.Subsequently, the walking disorder state of the patient is classified in real time based on the time domain and frequency domain characteristics based on the measured data of the sensors.
그리고 상기 센서들을 포함하는 측정 장비를 통하여 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송한다.The acceleration and pressure signals measured by the measuring equipment including the sensors are transmitted to a predetermined server through wireless communication.
상기 환자의 보행 장애 상태를 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분하여 저장한다.The walking disorder state of the patient is divided into a stable state, normal walking, freezing of walking (FOG), or accelerated walking (festination) and stored.
또한 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석 지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정한다.In addition, a specific threshold value is determined by using a frequency domain parameter and an analysis index of a time domain in order to recognize each walking obstacle state.
또한 상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정한다.In addition, the energy threshold value for distinguishing the resting state from the walking state is determined through power spectrum density (PSD) analysis in order to recognize each walking obstacle state.
또한 상기 정상 보행 threshold를 미리 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정한다.In addition, the normal walking threshold is determined in advance to determine that the normal walking is less than.
또한 상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여threshold를 결정한다.In addition, the threshold is determined by analyzing the magnitude of power of a specific frequency band in advance in order to distinguish the FOG or the festination.
이외에도 도2에서 보는 바와 같이 (1) Data acquisition 및 processing(S1,2,3), (2) 보행 status 구분 threshold 결정(S4, 5), (3) FOG와 festination 구분 알고리즘 등(S6, 7..)을 통해 실현할 수도 있다.In addition, as shown in FIG. 2, (1) Data acquisition and processing (S1, 2, 3), (2) Determination of walking status classification threshold (S4, 5), (3) FOG and festination classification algorithm (S6, 7. You can also do this through.
실시예1Example 1
도3 에서 보는 바와 같이 본 발명의 일실시에 따른 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템의 시각적 큐를 제안한다.As shown in FIG. 3, a visual cue of a system for determining a gait disorder status real time in a senior centrally damaged patient according to an embodiment of the present invention is proposed.
즉, 도면에서 보는 바와 같이 Green/Red Laser diode Module과 Cylindrical lens와, Foot switch를 통해 신호를 받아 Visual cue를 출력한다.That is, as shown in the drawing, a green / red laser diode module, a cylindrical lens, and a foot switch receive a signal and output a visual cue.
실시예2Example 2
본 발명의 다른 실시예에 따른 지능형 바이오피드백 (biofeedback) 큐잉을 제안한다.Intelligent biofeedback queuing according to another embodiment of the present invention is proposed.
상기 피드백 큐잉은 개루프 큐잉이 환자의 실제의 보행과 동기되지 못하여, 보행개선의 효과가 미약하거나 오히려 악화되었던 문제를 해결하기 위하여, 환자의 보행 주기를 검출하고 이에 맞추어 큐를 주는 피드백으로의 방법적 전환을 개발하였다.The feedback queuing is a method of feedback that detects and queues a patient's gait cycle in order to solve the problem that the open loop queuing is not synchronized with the patient's actual gait, so that the effect of walking improvement is weak or rather worse. Developed the enemy transformation.
또한 본 발명에 따른 지능형 (context-aware) 큐잉은 FOG의 경우 스테핑 동작을 유발해야 하지만, 가속보행의 경우 보행속도를 낮추어야 하므로, 현재의 보행상태를 정확히 검출하여 이에 맞는 큐를 제시하는 지능형 큐잉이 필요하다.In addition, the context-aware queuing according to the present invention should induce a stepping operation in the case of FOG, but in the case of accelerated walking, the walking speed should be lowered. need.
또한, 정상보행과 휴식상태를 구별하여, 보행장애가 있을 경우에만 큐잉할 수 있도록 하였다. In addition, by distinguishing between normal walking and rest state, it is possible to queue only when there is a walking disorder.
실시예3Example 3
본 발명의 또 다른 실시예에 의한 웨어러블(wearable) 큐잉 시스템을 제안한다.A wearable queuing system according to another embodiment of the present invention is proposed.
본 발명은 미관과 편이성을 높이고 인지적 과부하를 줄이기 위해서, 웨어러블 시스템으로 큐잉 장치 및 지능형 바이오피드백 장치를 개발하였다. The present invention has developed a queuing device and an intelligent biofeedback device as a wearable system in order to increase aesthetics and convenience and reduce cognitive overload.
특히, 시각큐잉은 보행장애가 검출되었을 경우에만 제시하고, 환자의 인지능력에 맞는 색상과 형태의 라인으로 설계하였다.In particular, visual queuing was presented only when gait disturbances were detected and designed with lines of colors and shapes that match the cognitive ability of patients.
또한 큐잉의 캐리오버효과가 없으므로, 큐잉장치는 웨어러블 보조기(orthosis)로서 사용하여 지속적 큐잉장치 (permanent cueing device)로서 사용하였다.Also, since there is no carryover effect of queuing, the queuing device is used as a wearable orthosis and as a permanent cueing device.
고위 보행장애를 일으키는 질병은 파킨슨병, 진행성 핵상마비, 대뇌피질변성 등이 있으며 뇌수두증과 동반된 2차성 파킨슨증후군 및 혈관성 파킨슨증도 해당됨. 고위보행장애의 대표적 질병인 파킨슨병은 인구 10만명당 780명의 유병률을 지니며, 60세 이상의 인구에서의 유병율은1.47%에 이른다.Diseases that cause high-level gait disorders include Parkinson's disease, advanced nuclear palsy, and cerebral cortical degeneration, including secondary Parkinson's syndrome and vascular Parkinson's disease with hydrocephalus. Parkinson's disease, the leading disease of high-level walking disorders, has a prevalence of 780 people per 100,000 people, and the prevalence rate of people over 60 years is 1.47%.
이러한 고위보행장애는 파킨슨환자의 약 1/2에서 발생하며, 병의 진행과 더불어 증가하여more advanced stage에서는 60%에 이름. 인구의 고령화와 더불어 급속도로 증가할 것으로 예상된다.These high-level walking disorders occur in about half of Parkinson's patients and increase with disease progression, accounting for 60% of the more advanced stages. It is expected to increase rapidly with the aging of the population.
현재 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태를 실시간으로 판정하는 시스템은 없으며, 본 기술을 제품화할 때, 예상되는 가격은 50만원 정도로서 고위 중추손상 환자도 큰 부담없이 구매할 수 있을 것으로 생각된다.At present, there is no system to determine the walking disorder status of senior centrally damaged patients in real time, and when the technology is commercialized, the expected price is about 500,000 won.
10 : 3축 가속도 센서
20 : 압력센서
30 : 제어부
40 : 무선부10: 3-axis acceleration sensor
20: Pressure sensor
30:
40: wireless unit
Claims (18)
압력을 측정하는 압력센서로 구성되되,
각각 계측장치의 앞쪽과 뒤쪽에 위치하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.3-axis acceleration sensor
Composed of pressure sensor to measure pressure
A real-time determination system for walking disability states of senior central injury patients, characterized in that located in the front and rear of the measuring device.
상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하는 제어부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method of claim 1,
A real-time determination system for walking disorder status of a senior central injury patient, characterized by further comprising a control unit for distinguishing the walking disorder state of a patient in real time based on time and frequency domain characteristics based on the measured data of the sensors. .
환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 상기 계측장치의 하측부에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송하는 무선부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method of claim 1,
In order to consider the patient's cognitive overload and practicality, a measuring device including the sensors is located at the lower side of the measuring device, and the acceleration and pressure signals measured from the sensors are transmitted to a certain server through wireless communication. Walking disorder real-time determination system of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises a wealth.
상기 환자의 보행 장애 상태는 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method of claim 2,
The walking disability state of the patient is characterized in that the steady state, normal walking, freezing gait (FOG), or accelerated walking (festination) characterized in that the system for determining the walking disability status of senior patients with central injury.
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석 지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method according to claim 2 or 4,
In order to recognize the pedestrian disability states, a specific threshold value is determined using frequency domain parameters and time domain analysis indicators. .
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 휴식(Resting) 상태의 에너지(energy)는 미약하므로 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method according to claim 2 or 4,
Since the energy of the resting state is weak to recognize each walking obstacle state, an energy threshold value for distinguishing between the resting state and the walking state is determined through power spectrum density (PSD) analysis. Gait disability state real-time determination system of patients with senior central injury.
정상 보행(Normal gait)은 비정상적인 보행과 비교하여 낮은 주파수의 영역이므로, 미리 상기 정상 보행 threshold를 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.The method of claim 1,
Since a normal gait is a region of a lower frequency compared to an abnormal gait, the gait disorder real-time determination system of a senior central injury patient, characterized in that the normal gait threshold is determined in advance and is determined to be a normal gait.
상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여 threshold를 결정하여 그 구별을 판정하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.5. The method of claim 4,
In order to distinguish the FOG or the festination, in advance, the magnitude of power of a specific frequency band is analyzed in advance to determine a threshold and determine the distinction. system.
신발의 앞쪽(앞꿈치)과 뒤쪽(뒤꿈치)에 위치하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.Consists of 3-axis acceleration sensor and pressure sensor
A real-time determination system of walking disability states of a senior central injury patient, characterized by being located in the front (heel) and the rear (heel) of the shoe.
환자의 인지적 과부하와 실용성을 고려하기 위하여, 상기 센서들을 포함하는 측정 장비는 신발의 깔창 밑에 위치시키고 상기 센서들로부터 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.10. The method of claim 9,
In order to consider the patient's cognitive overload and practicality, the measuring equipment including the sensors is placed under the insole of the shoe and the acceleration and pressure signals measured from the sensors are characterized in that it is transmitted to a certain server via wireless communication Real-time Judgment System of Gait Disorder Status in Patients with Senior Central Injury.
각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인 파라미터 및 시간 도메인의 분석 지표를 이용하거나,
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 휴식 상태와 걷기 상태 구분을 하거나,
정상 보행(Normal gait)과 비정상적인 보행을 비교하거나,
보행동결(FOG) 또는 가속보행(festination)의 구별을 위해 threshold를 미리 결정하여 메모리에 저장하는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 시스템.10. The method of claim 9,
Use frequency domain parameters and time domain analytical indicators to recognize each walking impairment state,
In order to recognize each pedestrian obstacle state, a power spectrum density (PSD) analysis is used to distinguish between a resting state and a walking state,
Compare normal gait with abnormal gait,
A real-time determination system for walking disorder status of a senior central injury patient, characterized in that the threshold is pre-determined and stored in a memory in order to distinguish between FOG or FOTA.
상기 센서들의 계측된 데이터를 바탕으로 시간영역 및 주파수영역 특성에 기반하여 환자의 보행 장애 상태를 실시간으로 구분하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.Sensing through the 3-axis acceleration sensor and the pressure sensor
Classifying a patient's gait disorder in real time based on time and frequency domain characteristics based on the measured data of the sensors;
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 센서들을 포함하는 측정 장비를 통하여 계측된 가속도, 압력신호는 무선 통신을 통해 일정 서버에 전송하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.The method of claim 12,
Transmitting the acceleration and pressure signals measured by the measuring equipment including the sensors to a predetermined server through wireless communication.
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 환자의 보행 장애 상태를 안정 상태, 정상보행, 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination)으로 구분하여 저장하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.The method of claim 12,
Storing the walking disorder state of the patient in a stable state, normal walking, freezing of walking (FOG), or accelerated walking (festination)
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 주파수 도메인(frequency domain) 파라미터 및 타임 도메인(time domain)의 분석 지표를 이용하여 특정 threshold 값을 결정하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.The method of claim 12,
Determining a specific threshold value by using a frequency domain parameter and an analysis index of a time domain to recognize each walking obstacle state;
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 각 보행 장해 상태를 인식하기 위해 PSD (power spectrum density) 분석을 통해 resting 상태와 걷기(walking) 상태 구분을 위한 energy threshold 값을 결정하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.The method of claim 12,
Determining an energy threshold value for distinguishing a resting state from a walking state through power spectrum density (PSD) analysis to recognize each walking obstacle state;
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 정상 보행 threshold를 미리 결정하여 그 이하일 경우 정상 보행으로 판정하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.The method of claim 12,
Determining the normal walking threshold in advance and determining that the normal walking threshold is less than the normal walking threshold.
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
상기 보행동결(FOG), 또는 가속보행(festination) 구별을 위해 특정 주파수대역의 파워의 크기를 미리 분석하여 threshold를 결정하는 단계
가 더 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 고위 중추손상 환자의 보행장애 상태 실시간 판정 방법.16. The method of claim 15,
Determining a threshold by analyzing the amount of power of a specific frequency band in advance in order to distinguish the FOG or festination
The real-time determination method of walking disability state of a senior central injury patient, characterized in that it further comprises.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020120022925A KR101320902B1 (en) | 2012-03-06 | 2012-03-06 | real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020120022925A KR101320902B1 (en) | 2012-03-06 | 2012-03-06 | real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20130101860A true KR20130101860A (en) | 2013-09-16 |
| KR101320902B1 KR101320902B1 (en) | 2013-10-21 |
Family
ID=49451846
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020120022925A KR101320902B1 (en) | 2012-03-06 | 2012-03-06 | real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101320902B1 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101526195B1 (en) * | 2013-10-30 | 2015-06-05 | 건국대학교 산학협력단 | freezing of gait discriminator using Root mean square analysis and freezing of gait discriminating Method The Same |
| KR101526197B1 (en) * | 2013-10-30 | 2015-06-05 | 건국대학교 산학협력단 | freezing of gait discriminator using Time area analysis/fuzzy theory and freezing of gait discriminating Method The Same |
| KR20210069918A (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-14 | 주식회사 비라이프 | Apparatus for notifying walking condition of degenerative brain disease patients |
| JP2021121323A (en) * | 2015-01-06 | 2021-08-26 | バートン，デイビット | Device for determining and monitoring neurological or muscle disorder, and method for determining motor impairment |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102546547B1 (en) | 2018-01-11 | 2023-06-22 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for assisting walking |
| KR102421310B1 (en) * | 2020-07-21 | 2022-07-14 | 한국해양대학교 산학협력단 | Smart walking aid apparatus and method for rehabilitation of parkinson's patient |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101120548B1 (en) * | 2009-06-09 | 2012-03-09 | (주)에스티오 | shoe with exercise-quantity measuring sensor |
| KR101274114B1 (en) * | 2009-09-01 | 2013-06-13 | 한국전자통신연구원 | System and method for analylzing posture using corrected foot pressure |
| KR101283464B1 (en) * | 2009-09-29 | 2013-07-12 | 한국전자통신연구원 | Motion recognition system using footwear for motion recognition |
| KR101263216B1 (en) * | 2009-12-21 | 2013-05-10 | 한국전자통신연구원 | Smart Footwear and Operating Method Thereof |
-
2012
- 2012-03-06 KR KR1020120022925A patent/KR101320902B1/en active IP Right Grant
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101526195B1 (en) * | 2013-10-30 | 2015-06-05 | 건국대학교 산학협력단 | freezing of gait discriminator using Root mean square analysis and freezing of gait discriminating Method The Same |
| KR101526197B1 (en) * | 2013-10-30 | 2015-06-05 | 건국대학교 산학협력단 | freezing of gait discriminator using Time area analysis/fuzzy theory and freezing of gait discriminating Method The Same |
| JP2021121323A (en) * | 2015-01-06 | 2021-08-26 | バートン，デイビット | Device for determining and monitoring neurological or muscle disorder, and method for determining motor impairment |
| KR20210069918A (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-14 | 주식회사 비라이프 | Apparatus for notifying walking condition of degenerative brain disease patients |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101320902B1 (en) | 2013-10-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101320902B1 (en) | real time decision system for high-level freezing of gait patient and the method thereof | |
| US10251611B2 (en) | Freezing of gait cue apparatus | |
| Osoba et al. | Balance and gait in the elderly: A contemporary review | |
| Chen et al. | Gait disorders in Parkinson's disease: assessment and management | |
| Grecco et al. | Effect of a single session of transcranial direct-current stimulation on balance and spatiotemporal gait variables in children with cerebral palsy: a randomized sham-controlled study | |
| Rinaldi et al. | Increased lower limb muscle coactivation reduces gait performance and increases metabolic cost in patients with hereditary spastic paraparesis | |
| Chapman et al. | Age-related differences in visual sampling requirements during adaptive locomotion | |
| Chiba et al. | Differential gait kinematics between fallers and non‐fallers in community‐dwelling elderly people | |
| Conte et al. | Planned gait termination in cerebellar ataxias | |
| WO2013054257A1 (en) | Virtual reality for movement disorder diagnosis and/or treatment | |
| Lebold et al. | An evaluation of mechanisms underlying the influence of step cues on gait in Parkinson’s disease | |
| Yang et al. | A smart environment-adapting timed-up-and-go system powered by sensor-embedded insoles | |
| Amano et al. | Discriminating features of gait performance in progressive supranuclear palsy | |
| KR101882083B1 (en) | Gait training system utilizing tva sense | |
| TWI648010B (en) | Intelligent apparatus for improving the mobility and postural control for subjects with parkinson's disease and its method | |
| Miyasike-daSilva et al. | Gaze shifts during dual-tasking stair descent | |
| Thomas et al. | Influence of step-surface visual properties on confidence, anxiety, dynamic stability, and gaze behaviour in young and older adults | |
| Buated et al. | A low-cost intervention for improving gait in Parknson's disease patients: A cane providing visual cues | |
| Beijer et al. | Comparison of handheld video camera and GAITRite® measurement of gait impairment in people with early stage Parkinson's disease: a pilot study | |
| Wu et al. | Influences of monocular and binocular vision on postural stability | |
| Sacco et al. | Effects of white noise achilles tendon vibration on quiet standing and active postural positioning | |
| KR101371210B1 (en) | Vision cue projection system using Laser beam and the method thereof | |
| Kanzler et al. | Inertial sensor based gait analysis discriminates subjects with and without visual impairment caused by simulated macular degeneration | |
| Strohrmann et al. | Automated assessment of gait deviations in children with cerebral palsy using a sensorized shoe and active shape models | |
| KR101526197B1 (en) | freezing of gait discriminator using Time area analysis/fuzzy theory and freezing of gait discriminating Method The Same |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20181001 Year of fee payment: 6 |