Real-Time and Real-World Gait Monitoring on a Wearable Device: A Fully Embedded System for Parkinson’s Disease
यह अध्ययन एक पूर्णतः एम्बेडेड, पहनने योग्य फुट-सेंसर प्रणाली प्रस्तुत और मान्य करता है जो पार्किंसंस रोग के रोगियों की दैनिक जीवन में निरंतर, दीर्घकालिक निगरानी के लिए लो-लेटेंसी, वास्तविक समय विश्लेषण को सक्षम बनाता है, जो ऑफलाइन प्रोसेसिंग पर निर्भर हुए बिना स्ट्राइड सेगमेंटेशन और टेम्पोरल पैरामीटर अनुमान में उच्च सटीकता प्राप्त करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
चलना एक मौलिक मानवीय लय है, कदमों का एक ऐसा क्रम जिसे अधिकांश लोग बिना किसी विचार के करते हैं। फिर भी पार्किंसंस रोग के साथ जी रहे लाखों लोगों के लिए यह लय नाजुक होती है। यह स्थिति शरीर की गति में अनिश्चित रूप से उतार-चढ़ाव पैदा करती है, जिससे कदम घिसटने वाले, रुक जाने वाले या लड़खड़ाने वाले हो जाते हैं, जो घंटों में बदल सकते हैं। डॉक्टर इन समस्याओं का आकलन करने के लिए लंबे समय से संक्षिप्त क्लिनिक दौरों पर निर्भर रहे हैं, लेकिन क्लिनिक में ली गई एक झलक अक्सर इस बात की वास्तविक तस्वीर नहीं दिखा पाती कि एक व्यक्ति पूरे दिन कैसे चलता है। बीमारी के पूर्ण दायरे को समझने के लिए, शोधकर्ताओं को रोगी को उसके अपने घर में देखने की आवश्यकता है, यह देखते हुए कि वह कॉफी बनाते समय, सड़क पार करते समय, या एक भीड़ भरे कमरे में चलते समय कैसे चलता है। चुनौती एक ऐसे उपकरण को बनाने की थी जो पैर पर पहनने के लिए पर्याप्त छोटा और स्मार्ट हो, कदमों का विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हो, और बैटरी खत्म किए बिना पूरे दिन चलने के लिए पर्याप्त कुशल हो।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब ठीक ऐसा ही एक सिस्टम बनाया और उसका परीक्षण किया है। उन्होंने एक कॉम्पैक्ट उपकरण विकसित किया है जो जूते से जुड़ जाता है और वास्तविक समय में गति को मापने के लिए सूक्ष्म सेंसर का उपयोग करता है। पिछले सिस्टमों के विपरीत, जो प्रयोगशाला में बाद में विश्लेषण के लिए डेटा रिकॉर्ड करते थे, यह उपकरण जानकारी को तुरंत, वहीं प्रोसेस करता है जहाँ सेंसर स्थित होता है। शोधकर्ताओं ने इसे संभव बनाने के लिए एक दो-चरणीय प्रक्रिया बनाई। पहले, उपकरण यह पहचानना सीखता है कि कोई व्यक्ति केवल खड़ा है या बैठा है और उस क्षण के बीच का अंतर, जब वह चलना शुरू करता है। केवल तभी जब यह वास्तविक गति का पता लगाता है, यह चलते हुए विश्लेषण को चरणों में तोड़ने के लिए अपने अधिक जटिल विश्लेषण को चालू करता है। यह चतुर डिज़ाइन ऊर्जा बचाता है, जिससे उपकरण को बिना रिचार्ज किए लंबे समय तक चलने में मदद मिलती है, और यह सुनिश्चित करता है कि यह केवल तभी काम करे जब वास्तव में इसकी आवश्यकता हो।
टीम ने यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह नियंत्रित और वास्तविक, अव्यवस्थित परिस्थितियों में भी काम करे, अपने निर्माण का दो अलग-अलग तरीकों से परीक्षण किया। सबसे पहले, उन्होंने पार्किंसंस रोग के 28 रोगियों के रिकॉर्डिंग का उपयोग किया जिन्होंने कई दिनों तक अपने घरों में इसी तरह के सेंसर पहने थे। उन्होंने इस डेटा को अपने सिस्टम में इस तरह डाला जैसे कि वह लाइव आ रहा हो, जिससे उन्हें डिवाइस की सेटिंग्स को रोगियों की अनियमित और कभी-कभी डगमगाती चाल को संभालने के लिए ट्यून करने में मदद मिली। उन्होंने पाया कि सिस्टम लगभग 100 प्रतिशत समय सही ढंग से पहचान सकता था कि व्यक्ति कब चल रहा है। जब बात कदम गिनने और उनके समय को मापने की आई, तो उपकरण उल्लेखनीय रूप से सटीक था, जो उन बहुत बड़े, ऑफलाइन कंप्यूटर सिस्टम के प्रदर्शन से मेल खाता था जिन्हें अनुसंधान में 'गोल्ड स्टैंडर्ड' माना जाता है।
यह सिद्ध करने के लिए कि सिस्टम वास्तव में वास्तविक समय में कार्य कर सकता है, शोधकर्ताओं ने अंतिम हार्डवेयर का परीक्षण 18 स्वस्थ स्वयंसेवकों पर किया। इन प्रतिभागियों ने लैब में एक डिवाइस पहनकर पैदल यात्रा की, जो चलते समय कंप्यूटर को वायरलेस तरीके से डेटा भेजता था। परिणामों ने दिखाया कि पैर के जमीन से टकराने से लेकर कंप्यूटर को परिणाम भेजने तक की पूरी प्रक्रिया में केवल एक सेकंड से थोड़ा अधिक समय लगा। डिवाइस ने प्रत्येक स्ट्राइड (कदम) के समय की गणना 0.3% की त्रुटि के साथ की, जो सटीकता का एक ऐसा स्तर है जो चलने की गति और लय में सूक्ष्म परिवर्तनों को पकड़ने के लिए पर्याप्त है जो अक्सर पार्किंसंस के लक्षणों के बिगड़ने का संकेत देते हैं।
इस परियोजना की सफलता इसकी शक्ति और सरलता के संतुलन में निहित है। गति के भौतिकी पर आधारित नियमों के एक सरल सेट का उपयोग करके, न कि भारी कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता वाले जटिल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का, शोधकर्ताओं ने डिवाइस को छोटा और ऊर्जा-कुशल बनाए रखा। अंतिम उत्पाद एक छोटा सा बॉक्स है, जो लगभग माचिस की डिब्बी के आकार का है, जिसे जूते से बांधा जा सकता है। इसे काम करने के लिए कंप्यूटर या क्लाउड सर्वर से जुड़ने की आवश्यकता नहीं है; यह स्वयं सोचता है। यह क्षमता निरंतर निगरानी का मार्ग प्रशस्त करती है, जहाँ डॉक्टर और रोगी देख सकते हैं कि दिन भर में गतिशीलता कैसे बदलती है, जिससे संभावित रूप से दवा के बेहतर समय और गिरने का जल्दी पता लगाने में मदद मिल सकती है। हालांकि सिस्टम का स्वस्थ लोगों और सिमुलेटेड रियल-टाइम डेटा पर कड़ाई से परीक्षण किया गया था, शोधकर्ताओं का कहना है कि अंतिम परीक्षण यह होगा कि यह रोगियों द्वारा उनके अनियंत्रित दैनिक जीवन के दौरान पहने जाने पर कैसा प्रदर्शन करता है। फिलहाल के लिए, यह कार्य यह सिद्ध करता है कि विस्तृत गेट (चाल) विश्लेषण की शक्ति को प्रयोगशाला से बाहर वास्तविक दुनिया में लाना संभव है, जो उन लोगों की चलने की लय की निगरानी करने का एक नया तरीका प्रदान करता है जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है।
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