Le cadute sono la prima causa di morte accidentale tra gli anziani e sono la ragione principale di istituzionalizzazione, costituendo il 30% dei costi totali per le cure mediche croniche. I disturbi del movimento sono un’inevitabile conseguenza del morbo di Parkinson (MP) e la maggiore causa di mortalità e di riduzione della qualità della vita per 8 milioni di persone con MP (Chen, 2010). Le cadute sono particolarmente comuni quando persone con MP provano a fare una svolta per cambiare la direzione di cammino: questo è probabilmente dovuto a fatto che la svolta richiede un accoppiamento tra il controllo dell’equilibrio ed il cammino. Di recente abbiamo mostrato che una svolta particolarmente lenta è uno dei segni precoci di MP (Salarian et al, 2010; Zampieri et al, 2010). Una delle ragioni principali per cui la disabilità motoria è così difficilmente trattabile nel MP è la mancanza di misure oggettive dell’equilibrio e del cammino per determinare gli effetti dei trattamenti (Salarian et al, 2009). I sensori inerziali indossabili sono in grado di cogliere cambiamenti anche lievi nel cammino e nell’equilibrio di pazienti MP in uno stadio iniziale della patologia (Mancini et al, 2009; Palmerini et al, 2011). Per la prima volta è possibile dunque quantificare segni sub-clinici di disturbi del movimento, come una svolta lenta nel cammino, al di fuori di laboratori sofisticati. Sono però necessari nuovi algoritmi per identificare i periodi di svolta e di cammino all’interno di complesse attività quotidiane e per identificarne le caratteristiche patologiche. Questo progetto svilupperà nuovi algoritmi per identificare e caratterizzare automaticamente le svolte durante le attività quotidiane in ambiente domestico basandosi su dati registrati da sensori inerziali indossabili. Gli algoritmi saranno progettati per poter operare eventualmente anche in real-time, consentendo così lo sviluppo di un sistema assistivo indossabile che possa aiutare i pazienti in caso di difficoltà.
L. Chiari (2011). Dispositivi indossabili per la valutazione dei disturbi dell’equilibrio e del cammino - Wearable instruments for assessing balance and gait disorders.
Dispositivi indossabili per la valutazione dei disturbi dell’equilibrio e del cammino - Wearable instruments for assessing balance and gait disorders
CHIARI, LORENZO
2011
Abstract
Le cadute sono la prima causa di morte accidentale tra gli anziani e sono la ragione principale di istituzionalizzazione, costituendo il 30% dei costi totali per le cure mediche croniche. I disturbi del movimento sono un’inevitabile conseguenza del morbo di Parkinson (MP) e la maggiore causa di mortalità e di riduzione della qualità della vita per 8 milioni di persone con MP (Chen, 2010). Le cadute sono particolarmente comuni quando persone con MP provano a fare una svolta per cambiare la direzione di cammino: questo è probabilmente dovuto a fatto che la svolta richiede un accoppiamento tra il controllo dell’equilibrio ed il cammino. Di recente abbiamo mostrato che una svolta particolarmente lenta è uno dei segni precoci di MP (Salarian et al, 2010; Zampieri et al, 2010). Una delle ragioni principali per cui la disabilità motoria è così difficilmente trattabile nel MP è la mancanza di misure oggettive dell’equilibrio e del cammino per determinare gli effetti dei trattamenti (Salarian et al, 2009). I sensori inerziali indossabili sono in grado di cogliere cambiamenti anche lievi nel cammino e nell’equilibrio di pazienti MP in uno stadio iniziale della patologia (Mancini et al, 2009; Palmerini et al, 2011). Per la prima volta è possibile dunque quantificare segni sub-clinici di disturbi del movimento, come una svolta lenta nel cammino, al di fuori di laboratori sofisticati. Sono però necessari nuovi algoritmi per identificare i periodi di svolta e di cammino all’interno di complesse attività quotidiane e per identificarne le caratteristiche patologiche. Questo progetto svilupperà nuovi algoritmi per identificare e caratterizzare automaticamente le svolte durante le attività quotidiane in ambiente domestico basandosi su dati registrati da sensori inerziali indossabili. Gli algoritmi saranno progettati per poter operare eventualmente anche in real-time, consentendo così lo sviluppo di un sistema assistivo indossabile che possa aiutare i pazienti in caso di difficoltà.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
