Bedömning av Parkinsons sjukdomstremor: Utnyttja smartphones för mätning avsymptom

Parkinson's disease (PD) is a progressive, chronic neurodegenerative disorder that impacts patients' quality of life. Hand tremor is a hallmark motor symptom of PD. However, current clinical tremor assessment methods are time-consuming and expensive and may not capture the full extent of tremor fluctuations. The built-in sensors in smartphones offer an accessible and cost-effective alternative for objective tremor assessment. This study presents a systematic approach to developing a quantitative algorithm for Parkinson's disease tremor assessment using Inertial Measurement Unit (IMU) data. This study begins with a comprehensive data visualisation and understanding phase, leading to the design decision to implement a multiple linear regression model for tremor severity prediction. The IMU data, collected from 10 patients, is pre-processed and normalised to ensure consistency and account for varying degrees of tremor severity. Feature extraction is conducted based on insights from literature, resulting in 16 unique features. These unique features are extracted for each of the acceleration and rotation rate data, resulting in 582 total features over both hands and all three tremor types. Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) is employed for feature selection, identifying the most relevant features contributing to tremor severity prediction. A multiple linear regression model is implemented and trained using the Leave-One-Out with Cross-Validation (LOOCV) method. The model's performance is evaluated resulting in a mean MSE of 0.88, a mean MAE of 0.69, and an R² of 0.88. The results indicate a strong correlation between predicted and actual tremor severity, suggesting the model's high validity. The selected features show a high correlation with the patient's MDS-UPDRS scores, further validating their relevance in predicting tremor severity. Greater results could be achieved, but sample size was the greatest limitation during this study. This study demonstrates the potential of using IMU data and multiple linear regression modelling for accurate PD tremor assessment within Mobistudy, contributing to the field of quantitative PD analysis.Parkinsons sjukdom (PD) är en progressiv, kronisk neurodegenerativ sjukdom som påverkar patienternas livskvalitet. Handtremor är ett framträdande motoriskt symptom på PD. Dock är nuvarande kliniska tremorbedömningsmetoder tidskrävande och dyra och kanske inte fångar hela omfattningen av tremorfluktuationer. Inbyggda sensorer i smartphones erbjuder ett tillgängligt och kostnadseffektivt alternativ för objektiv tremorbedömning. Denna studie presenterar en systematisk metod för att utveckla en kvantitativ algoritm för bedömning av Parkinsons sjukdomstremor med hjälp av data från Inertial Measurement Unit (IMU). Denna studie börjar med en omfattande data visualisering och förståelsefas, vilket leder till designbeslutet att implementera en multipel linjär regressionsmodell för förutsägelse av tremorseveritet. IMU-data, insamlad från 10 patienter, förbehandlas och normaliseras för att säkerställa konsekvens och ta hänsyn till varierande grad av tremorseveritet. Funktionsextraktion genomförs baserat på insikter från litteraturen, vilket resulterar i 16 unika funktioner. Dessa unika funktioner extraheras för var och en av accelerations- och rotationshastighetsdata, vilket resulterar i totalt 582 funktioner över båda händerna och alla tre tremortyper. Rekursiv funktionseleminering med korsvalidering (RFECV) används för funktionsval, vilket identifierar de mest relevanta funktionerna som bidrar till förutsägelse av tremorseveritet. En multipel linjär regressionsmodell implementeras och tränas med hjälp av Leave-One-Out med Cross-Validation (LOOCV) metoden. Modellens prestanda utvärderas vilket resulterar i ett genomsnittligt MSE på 0,88, ett genomsnittligt MAE på 0,69 och ett R² på 0,88. Resultaten indikerar en stark korrelation mellan förutsagd och faktisk tremorseveritet, vilket tyder på modellens höga validitet. De valda funktionerna visar en hög korrelation med patienternas MDS-UPDRS-poäng, vilket ytterligare validerar deras relevans i förutsägelse av tremorseveritet. Större resultat kunde uppnås, men provstorleken var den största begränsningen under denna studie. Denna studie visar potentialen att använda IMU-data och multipel linjär regressionsmodellering för noggrann PD-tremorbedömning inom Mobistudy, vilket bidrar till fältet för kvantitativ PD-analys

Bedömning av Parkinsons sjukdomstremor: Utnyttja smartphones för mätning avsymptom

Parkinson's disease (PD) is a progressive, chronic neurodegenerative disorder that impacts patients' quality of life. Hand tremor is a hallmark motor symptom of PD. However, current clinical tremor assessment methods are time-consuming and expensive and may not capture the full extent of tremor fluctuations. The built-in sensors in smartphones offer an accessible and cost-effective alternative for objective tremor assessment. This study presents a systematic approach to developing a quantitative algorithm for Parkinson's disease tremor assessment using Inertial Measurement Unit (IMU) data. This study begins with a comprehensive data visualisation and understanding phase, leading to the design decision to implement a multiple linear regression model for tremor severity prediction. The IMU data, collected from 10 patients, is pre-processed and normalised to ensure consistency and account for varying degrees of tremor severity. Feature extraction is conducted based on insights from literature, resulting in 16 unique features. These unique features are extracted for each of the acceleration and rotation rate data, resulting in 582 total features over both hands and all three tremor types. Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) is employed for feature selection, identifying the most relevant features contributing to tremor severity prediction. A multiple linear regression model is implemented and trained using the Leave-One-Out with Cross-Validation (LOOCV) method. The model's performance is evaluated resulting in a mean MSE of 0.88, a mean MAE of 0.69, and an R² of 0.88. The results indicate a strong correlation between predicted and actual tremor severity, suggesting the model's high validity. The selected features show a high correlation with the patient's MDS-UPDRS scores, further validating their relevance in predicting tremor severity. Greater results could be achieved, but sample size was the greatest limitation during this study. This study demonstrates the potential of using IMU data and multiple linear regression modelling for accurate PD tremor assessment within Mobistudy, contributing to the field of quantitative PD analysis.Parkinsons sjukdom (PD) är en progressiv, kronisk neurodegenerativ sjukdom som påverkar patienternas livskvalitet. Handtremor är ett framträdande motoriskt symptom på PD. Dock är nuvarande kliniska tremorbedömningsmetoder tidskrävande och dyra och kanske inte fångar hela omfattningen av tremorfluktuationer. Inbyggda sensorer i smartphones erbjuder ett tillgängligt och kostnadseffektivt alternativ för objektiv tremorbedömning. Denna studie presenterar en systematisk metod för att utveckla en kvantitativ algoritm för bedömning av Parkinsons sjukdomstremor med hjälp av data från Inertial Measurement Unit (IMU). Denna studie börjar med en omfattande data visualisering och förståelsefas, vilket leder till designbeslutet att implementera en multipel linjär regressionsmodell för förutsägelse av tremorseveritet. IMU-data, insamlad från 10 patienter, förbehandlas och normaliseras för att säkerställa konsekvens och ta hänsyn till varierande grad av tremorseveritet. Funktionsextraktion genomförs baserat på insikter från litteraturen, vilket resulterar i 16 unika funktioner. Dessa unika funktioner extraheras för var och en av accelerations- och rotationshastighetsdata, vilket resulterar i totalt 582 funktioner över båda händerna och alla tre tremortyper. Rekursiv funktionseleminering med korsvalidering (RFECV) används för funktionsval, vilket identifierar de mest relevanta funktionerna som bidrar till förutsägelse av tremorseveritet. En multipel linjär regressionsmodell implementeras och tränas med hjälp av Leave-One-Out med Cross-Validation (LOOCV) metoden. Modellens prestanda utvärderas vilket resulterar i ett genomsnittligt MSE på 0,88, ett genomsnittligt MAE på 0,69 och ett R² på 0,88. Resultaten indikerar en stark korrelation mellan förutsagd och faktisk tremorseveritet, vilket tyder på modellens höga validitet. De valda funktionerna visar en hög korrelation med patienternas MDS-UPDRS-poäng, vilket ytterligare validerar deras relevans i förutsägelse av tremorseveritet. Större resultat kunde uppnås, men provstorleken var den största begränsningen under denna studie. Denna studie visar potentialen att använda IMU-data och multipel linjär regressionsmodellering för noggrann PD-tremorbedömning inom Mobistudy, vilket bidrar till fältet för kvantitativ PD-analys