Ir al contenido (pulsa Retorno)

Universitat Politècnica de Catalunya

    • Català
    • Castellano
    • English
    • LoginRegisterLog in (no UPC users)
  • mailContact Us
  • world English 
    • Català
    • Castellano
    • English
  • userLogin   
      LoginRegisterLog in (no UPC users)

UPCommons. Global access to UPC knowledge

Banner header
61.639 UPC E-Prints
You are here:
View Item 
  •   DSpace Home
  • E-prints
  • Grups de recerca
  • CETpD -Centre d'Estudis Tecnològics per a l'Atenció a la Dependència i la Vida Autònoma
  • Articles de revista
  • View Item
  •   DSpace Home
  • E-prints
  • Grups de recerca
  • CETpD -Centre d'Estudis Tecnològics per a l'Atenció a la Dependència i la Vida Autònoma
  • Articles de revista
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Deep learning for freezing of gait detection in Parkinson’s disease patients in their homes using a waist-worn inertial measurement unit

Thumbnail
View/Open
PAPER_Elsevier___Revised_Second (3).pdf (1,132Mb)
 
10.1016/j.knosys.2017.10.017
 
  View Usage Statistics
  LA Referencia / Recolecta stats
Cita com:
hdl:2117/110570

Show full item record
Camps Sereix, JuliàMés informació
Samà Monsonís, AlbertMés informacióMés informació
Martín Muñoz, MarioMés informacióMés informacióMés informació
Rodríguez Martín, Daniel ManuelMés informacióMés informació
Pérez López, CarlosMés informació
Moreno Aróstegui, Juan ManuelMés informacióMés informacióMés informació
Cabestany Moncusí, JoanMés informacióMés informació
Català Mallofré, AndreuMés informacióMés informacióMés informació
Alcaine, Sheila
Mestre, Berta
Prats, Anna
Crespo, M. Cruz
Counihan, Timothy
Browne, Patrick
Quinlan, Leo R.
ÓLaighin, Gearóid
Sweeney, Dean
Lewy, Hadas
Vainstein, Gabriel
Costa, Alberto
Annicchiarico, Roberta
Bayés, Àngels
Rodríguez Molinero, AlejandroMés informació
Document typeArticle
Defense date2017-10-16
Rights accessOpen Access
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license : Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
ProjectREMPARK - Personal Health Device for the Remote and Autonomous Management of Parkinson’s Disease (EC-FP7-287677)
Abstract
Among Parkinson’s disease (PD) motor symptoms, freezing of gait (FOG) may be the most incapacitating. FOG episodes may result in falls and reduce patients’ quality of life. Accurate assessment of FOG would provide objective information to neurologists about the patient’s condition and the symptom’s characteristics, while it could enable non-pharmacologic support based on rhythmic cues. This paper is, to the best of our knowledge, the first study to propose a deep learning method for detecting FOG episodes in PD patients. This model is trained using a novel spectral data representation strategy which considers information from both the previous and current signal windows. Our approach was evaluated using data collected by a waist-placed inertial measurement unit from 21 PD patients who manifested FOG episodes. These data were also employed to reproduce the state-of-the-art methodologies, which served to perform a comparative study to our FOG monitoring system. The results of this study demonstrate that our approach successfully outperforms the state-of-the-art methods for automatic FOG detection. Precisely, the deep learning model achieved 90% for the geometric mean between sensitivity and specificity, whereas the state-of-the-art methods were unable to surpass the 83% for the same metric.
CitationCamps, J., Sama, A., Martin, M., Rodriguez-Martin, D., Perez, C., Moreno, J., Cabestany, J., Catala, A., Alcaine, S., Mestre, B., Prats, A., Crespo, M. Cruz, Counihan, T., Browne, P., Quinlan, L., ÓLaighin, G., Sweeney, D., Lewy, H., Vainstein, G., Costa, A., Annicchiarico, R., Bayés, À., Rodríguez, A. Deep learning for freezing of gait detection in Parkinson’s disease patients in their homes using a waist-worn inertial measurement unit. "Knowledge-based systems", 16 Octubre 2017, vol. 139, p. 119-131. 
URIhttp://hdl.handle.net/2117/110570
DOI10.1016/j.knosys.2017.10.017
ISSN0950-7051
Publisher versionhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705117304859
Collections
  • CETpD -Centre d'Estudis Tecnològics per a l'Atenció a la Dependència i la Vida Autònoma - Articles de revista [31]
  • Departament de Ciències de la Computació - Articles de revista [996]
  • Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Articles de revista [1.323]
  • KEMLG - Grup d'Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic - Articles de revista [124]
  • Departament d'Enginyeria Electrònica - Articles de revista [1.660]
  View Usage Statistics

Show full item record

FilesDescriptionSizeFormatView
PAPER_Elsevier___Revised_Second (3).pdf1,132MbPDFView/Open

Browse

This CollectionBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjectsThis repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsOther contributionsTitlesSubjects

© UPC Obrir en finestra nova . Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius

info.biblioteques@upc.edu

  • About This Repository
  • Contact Us
  • Send Feedback
  • Privacy Settings
  • Inici de la pàgina