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J-GLOBAL ID：201802213652334453   整理番号：18A1769880

主成分分析を用いた歩行の識別とパーキンソン病モニタリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Differentiation of Gait Using Principal Component Analysis and Application for Parkinson’s Disease Monitoring

著者 (6件)： Luksys Donatas (Department of Biomechanical Engineering, Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius, Lithuania) ,  Jatuzis Dalius (Vilnius University Hospital Santaros Klinikos, Clinics of Neurology and Neurosurgery, Vilnius, Lithuania) ,  Kaladyte-Lokorniniene Ruta (Vilnius University Hospital Santaros Klinikos, Clinics of Neurology and Neurosurgery, Vilnius, Lithuania) ,  Buneviciute Ramune (Vilnius University Hospital Santaros Klinikos, Clinics of Neurology and Neurosurgery, Vilnius, Lithuania) ,  Sawicki Aleksander (Department of Theoretical Electrotechnics and Metrology, Bialystok University of Technology, Bialystok, Poland) ,  Griskevicius Julius (Department of Biomechanical Engineering, Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius, Lithuania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BIOMDLORE  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Parkinson病(PD)は,最も一般的な神経変性疾患である。PDの診断は,既存の特異的バイオマーカーがないため,特に初期段階では困難である。人間の動きを特徴付ける多くの生体力学的データは,異なる関節測度を表す時系列または時間波形として示される。主成分分析(PCA)は,健常者とPDと診断された患者の間の歩行の違いを同定するツールとして使用できる。本研究の目的は,PCAを用いてPD群および対照(CO)群における歩行中の股関節および膝運動学を比較し,正常歩行からパーキンソニア歩行を識別するために使用できる特異的PCA変数を同定することである。被験者を,2つの群に分割した:Pd群n=15,対照群n=12。各被験者は歩行作業を行い,四肢の運動学を9自由度慣性測定装置(IMU)を用いて測定した。PCAは,歩行周期の矢状面における右および左側股関節および膝関節の角速度に関して実行した。矢状面における股関節(PC-3)および膝(PC-4)関節からの重要な情報を記述するために,異なる数の主成分(PC)が必要である。PD群とCO群の間に統計的有意差が認められた:右股関節PC3(p=0.0026);左股関節PC3(p=0.0262);右膝PC3(p=0.0286)。本論文で適用したPCAは,PDとCO群の間の歩行特徴の違いを同定した。PDとCO群の間のこれらの差の同定は,PD進行を明らかにすることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計測器 ,  測度 ,  角速度 ,  患者 ,  膝関節 ,  股関節 ,  *歩行 ,  自由度 ,  *主成分分析 ,  バイオマーカー ,  生体力学
準シソーラス用語： 被験者 ,  有意差 ,  健常者 ,  矢状面 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 主成分分析 ,  歩行 ,  識別 ,  パーキンソン病 ,  モニタリング ,  応用