Publicação
Biofeedback devices: a contribute to Parkinson’s disease
| Resumo: | Atualmente, fala-se frequentemente em incluir hábitos saudáveis para combinar a qualidade de vida (QdV) com o envelhecimento, o que permite manter a mobilidade funcional. Mas quão difícil pode ser para uma pessoa com a doença de Parkinson (DP) andar simplesmente dez metros sem sentir medo de cair? Cerca de dez milhões de pessoas no mundo sofrem da DP e veem a sua mobilidade ser progressivamente limitada. As tecnologias baseadas em pistas sensoriais e, em particular, os dispositivos wearable de biofeedback (DWBs) têm potencial para melhorar os sintomas motores da DP, para além de serem capazes de fornecer dados diários contínuos e objetivos sobre a mobilidade dos pacientes. Esta tese visa conceber, desenvolver e validar soluções personalizadas de alta tecnologia baseadas em DWBs para mitigar e monitorizar as desabilidades motoras da DP. A esta investigação de doutoramento chamou-se +sense, SENSory biofeedback devicES. A +sense inclui três soluções tecnológicas principais, implementadas de acordo com os requisitos dos utilizadores finais: (i) uma cinta instrumentada (sensBand) e a respetiva aplicação para smartphone; (ii) uma aplicação clínica para computador; e (iii) estratégias baseadas na realidade mista integradas nuns óculos inteligentes. Estas tecnologias fornecem quatro funcionalidades chave que foram a base desta investigação, denominadas +sBiofeedback, +sMotion, +sC-support, e +sImmersive. O +sBiofeedback envolveu o desenvolvimento e validação de quatro estratégias de biofeedback personalizadas ao grau e ao défice motor do utilizador. No âmbito das funcionalidades +sMotion foram implementadas e validadas três soluções computacionais para deteção dos eventos da marcha, reconhecimento de atividades motoras diárias e identificação do contexto do utilizador para providenciar uma ferramenta de avaliação da mobilidade. Para as funcionalidades de +sC-support, foi implementado um método computacional capaz de estimar várias métricas associadas à marcha e à postura para fornecer biomarcadores digitais de apoio à avaliação clínica. Também foram implementados três modelos de inteligência artificial que identificam a fase da doença, o grau de incapacidade motora, e o nível de QdV. Finalmente, relativamente ao +sImmersive, três ambientes virtuais imersivos foram implementados e validados com óculos de realidade mista para introduzir um novo paradigma para a avaliação e treino motor de DP. Os resultados positivos dos testes de validação com 94 pacientes indicaram que esta investigação de doutoramento contribuiu com uma abordagem holística no âmbito da DP para uma personalizada monitorização, avaliação, assistência e reabilitação motora com base em DWBs com tecnologia de ponta. |
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| Autores principais: | Gonçalves, Helena Raquel Gouveia Silva |
| Assunto: | Análise do movimento Biomarcadores digitais Dispositivos wearable de biofeedback Doença de Parkinson Inteligência artificial Realidade mista Artificial intelligence Digital biomarkers Mixed reality Motion analysis Parkinson’s disease Wearable biofeedback devices |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | tese de doutoramento |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Atualmente, fala-se frequentemente em incluir hábitos saudáveis para combinar a qualidade de vida (QdV) com o envelhecimento, o que permite manter a mobilidade funcional. Mas quão difícil pode ser para uma pessoa com a doença de Parkinson (DP) andar simplesmente dez metros sem sentir medo de cair? Cerca de dez milhões de pessoas no mundo sofrem da DP e veem a sua mobilidade ser progressivamente limitada. As tecnologias baseadas em pistas sensoriais e, em particular, os dispositivos wearable de biofeedback (DWBs) têm potencial para melhorar os sintomas motores da DP, para além de serem capazes de fornecer dados diários contínuos e objetivos sobre a mobilidade dos pacientes. Esta tese visa conceber, desenvolver e validar soluções personalizadas de alta tecnologia baseadas em DWBs para mitigar e monitorizar as desabilidades motoras da DP. A esta investigação de doutoramento chamou-se +sense, SENSory biofeedback devicES. A +sense inclui três soluções tecnológicas principais, implementadas de acordo com os requisitos dos utilizadores finais: (i) uma cinta instrumentada (sensBand) e a respetiva aplicação para smartphone; (ii) uma aplicação clínica para computador; e (iii) estratégias baseadas na realidade mista integradas nuns óculos inteligentes. Estas tecnologias fornecem quatro funcionalidades chave que foram a base desta investigação, denominadas +sBiofeedback, +sMotion, +sC-support, e +sImmersive. O +sBiofeedback envolveu o desenvolvimento e validação de quatro estratégias de biofeedback personalizadas ao grau e ao défice motor do utilizador. No âmbito das funcionalidades +sMotion foram implementadas e validadas três soluções computacionais para deteção dos eventos da marcha, reconhecimento de atividades motoras diárias e identificação do contexto do utilizador para providenciar uma ferramenta de avaliação da mobilidade. Para as funcionalidades de +sC-support, foi implementado um método computacional capaz de estimar várias métricas associadas à marcha e à postura para fornecer biomarcadores digitais de apoio à avaliação clínica. Também foram implementados três modelos de inteligência artificial que identificam a fase da doença, o grau de incapacidade motora, e o nível de QdV. Finalmente, relativamente ao +sImmersive, três ambientes virtuais imersivos foram implementados e validados com óculos de realidade mista para introduzir um novo paradigma para a avaliação e treino motor de DP. Os resultados positivos dos testes de validação com 94 pacientes indicaram que esta investigação de doutoramento contribuiu com uma abordagem holística no âmbito da DP para uma personalizada monitorização, avaliação, assistência e reabilitação motora com base em DWBs com tecnologia de ponta. |
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