| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Wearable online freezing of gait detection and cueing system
Avtorji:ID Slemenšek, Jan (Avtor)
ID Geršak, Jelka (Avtor)
ID Bratina, Božidar (Avtor)
ID Van Midden, Vesna M. (Avtor)
ID Pirtošek, Zvezdan (Avtor)
ID Šafarič, Riko (Avtor)
Datoteke:.pdf bioengineering-11-01048-v2.pdf (6,29 MB)
MD5: 2B3A687224A734C9D539F4BCF17AB9CC
 
URL https://www.mdpi.com/2306-5354/11/10/1048
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:This paper presents a real-time wearable system designed to assist Parkinson’s disease patients experiencing freezing of gait episodes. The system utilizes advanced machine learning models, including convolutional and recurrent neural networks, enhanced with past sample data preprocessing to achieve high accuracy, efficiency, and robustness. By continuously monitoring gait patterns, the system provides timely interventions, improving mobility and reducing the impact of freezing episodes. This paper explores the implementation of a CNN+RNN+PS machine learning model on a microcontroller-based device. The device operates at a real-time processing rate of 40 Hz and is deployed in practical settings to provide ‘on demand’ vibratory stimulation to patients. This paper examines the system’s ability to operate with minimal latency, achieving an average detection delay of just 261 milliseconds and a freezing of gait detection accuracy of 95.1%. While patients received on-demand stimulation, the system’s effectiveness was assessed by decreasing the average duration of freezing of gait episodes by 45%. These preliminarily results underscore the potential of personalized, real-time feedback systems in enhancing the quality of life and rehabilitation outcomes for patients with movement disorders.
Ključne besede:Parkinson’s disease, freezing of gait, machine learning, real-time systems, wearable devices, on-demand stimulation
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:23.09.2024
Datum sprejetja članka:18.10.2024
Datum objave:20.10.2024
Založnik:MDPI
Leto izida:2024
Št. strani:23 str.
Številčenje:let. 11, št. 10, št. članka 1048
PID:20.500.12556/DKUM-91742 Novo okno
UDK:004.5
COBISS.SI-ID:213244419 Novo okno
DOI:10.3390/bioengineering11101048 Novo okno
ISSN pri članku:2306-5354
Avtorske pravice:© 2024 by the authors
Datum objave v DKUM:31.01.2025
Število ogledov:188
Število prenosov:56
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Bioengineering
Skrajšan naslov:Bioengineering
Založnik:MDPI AG
ISSN:2306-5354
COBISS.SI-ID:523002649 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0123-2018
Naslov:Oblačilna znanost, udobje in tekstilni materiali

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:Parkinsonova bolezen, strojno učenje, prenosne naprave


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici