Early Prediction of Imminent Intrinsically Generated Trips During Gait in People Post-Stroke
इस अध्ययन ने एक दो-विशेषता वाले रैखिक मॉडल का उपयोग करके एक प्रारंभिक, लक्षित भविष्यवक्ता विकसित और मान्य किया है जो स्ट्रोक के बाद के लोगों में यात्रा शुरू होने से लगभग 191 मिलीसेकंड पहले ही आंतरिक रूप से उत्पन्न होने वाली 88% आसन्न यात्राओं की सफलतापूर्वक पहचान करता है, जिससे गिरने से रोकने के लिए समय पर और आवश्यक वास्तविक समय के हस्तक्षेप सक्षम होते हैं।
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
स्ट्रोक के बाद के प्रभावों के साथ जी रहे लाखों लोगों के लिए, चलने का सरल कार्य भी एक छिपे हुए खतरे को समेटे रहता है। जबकि कई लोग मानते हैं कि गिरना संतुलन खोने या किसी वस्तु से टकराकर ठोकर लगने का परिणाम है, इनमें से कई दुर्घटनाएं शरीर की अपनी गति के भीतर एक गड़बड़ी (ग्लिच) के कारण होती हैं। जब कोई व्यक्ति चलता है, तो उसका पैर एक सुचारू चाप (आर्क) में आगे की ओर झूलता है। कभी-कभी, बिना किसी बाहरी बाधा के, पैर पर्याप्त ऊंचाई तक नहीं उठ पाता और फर्श से रगड़ खा जाता है। यह आंतरिक ठोकर, जिसे 'इंट्रिन्सिकली जेनरेटेड ट्रिप' कहा जाता है, पैर के फंसने का कारण बन सकती है, जिससे व्यक्ति अपना संतुलन खो देता है और अक्सर गिर जाता है। स्ट्रोक से बचे लोगों के लिए, ऐसी गिरावट विशेष रूप से विनाशकारी होती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर हड्डियां टूट जाती हैं, स्वतंत्रता का नुकसान होता है और फिर से चलने का गहरा डर पैदा हो जाता है। हालांकि भौतिक चिकित्सा (फिजिकल थेरेपी) कई लोगों की मदद करती है, लेकिन यह हमेशा इन ठोकरों को नहीं रोक पाती, और ठोकर लगने पर शरीर की स्वाभाविक प्रतिक्रिया अक्सर गिरने को रोकने के लिए बहुत धीमी होती है। यह एक महत्वपूर्ण अंतर छोड़ देता है: तकनीक कैसे बिना सामान्य चलने में लगातार हस्तक्षेप किए, होने से पहले ही एक ठोकर को रोकने के लिए पर्याप्त तेजी से हस्तक्षेप कर सकती है?
यूनिवर्सिटी ऑफ नॉर्थ कैरोलिना एट चैपल हिल और नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ऐसा सिस्टम बनाने का लक्ष्य रखा जो इन आंतरिक ठोकरों को होने से पहले ही पहचान सके। उनका लक्ष्य एक ऐसी विधि बनाना था जो एक स्मार्ट सुरक्षा जाल (सेफ्टी नेट) की तरह काम करे, जो केवल आवश्यकता पड़ने पर ही हस्तक्षेप करे। उन्होंने उन ग्यारह व्यक्तियों को नामांकित किया जिन्होंने कम से कम छह महीने पहले स्ट्रोक का अनुभव किया था और पिछले छह महीनों में कम से कम एक बार ठोकर लगने या गिरने जैसी स्थिति की सूचना दी थी। इन घटनाओं का नियंत्रित वातावरण में अध्ययन करने के लिए, प्रतिभागियों ने ट्रेडमिल पर चलते समय शोधकर्ताओं ने उनके ध्यान को धीरे से चुनौती दी। प्रतिभागियों को अपने पैरों से नज़र हटाने, हैंडरेल्स छोड़ने, या खाद्य पदार्थों के नाम बताने जैसे मानसिक कार्यों को करने के लिए कहा गया, जो अक्सर वास्तविक दुनिया की दुर्घटनाओं का कारण बनते हैं। जब वे चल रहे थे, तब शोधकर्ताओं ने उनके पैरों की सटीक गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए मोशन-कैप्चर कैमरों का उपयोग किया और ट्रेडमिल बेल्ट के विरुद्ध उनके पैरों द्वारा लगाए गए बल को रिकॉर्ड किया।
शोधकर्ताओं के लिए चुनौती यह थी कि ये ठोकरें दुर्लभ हैं। प्रतिभागियों द्वारा लिए गए हजारों कदमों में से, केवल एक छोटा सा हिस्सा ही ठोकर लगने या फर्श से रगड़ने का परिणाम था। कंप्यूटर को इन दुर्लभ घटनाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए, टीम को इसे उन सूक्ष्म चेतावनी संकेतों को पहचानने के लिए सिखाना था जो पैर के फंसने से ठीक पहले दिखाई देते हैं। उन्होंने ध्यान केंद्रित किया कि पैर जमीन छोड़ने से ठीक पहले के क्षणों पर, जिसे चलने की एक अवस्था 'लेट स्टांस' (late stance) कहा जाता है। पैर के निचले हिस्से के कोण और स्विंग की गति का विश्लेषण करके, उन्होंने उन पैटर्नों की तलाश की जो एक सामान्य, सुचारू कदम से भिन्न थे। उन्होंने डेटा को दो श्रेणियों में विभाजित किया: सामान्य कदम और "असामान्य" कदम, जिसमें पूर्ण ठोकर और वे भारी रगड़ दोनों शामिल थे जहाँ पैर जमीन से टकराया था लेकिन व्यक्ति ने खुद को संभाल लिया था।
शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को इस असंतुलित डेटा (जहाँ सामान्य कदमों की संख्या खतरनाक कदमों की तुलना में बहुत अधिक थी) से सीखने के दो अलग-अलग तरीकों का परीक्षण किया। एक विधि में समूहों को समान बनाने के लिए कुछ सामान्य कदमों को हटाना शामिल था, जबकि दूसरी विधि ने केवल कंप्यूटर को यह बताया कि एक खतरनाक कदम पर हुई गलती को एक सामान्य कदम पर हुई गलती की तुलना में बहुत बड़ी त्रुटि माना जाए। दूसरा दृष्टिकोण अधिक प्रभावी साबित हुआ। कंप्यूटर ने सीखा कि सबसे विश्वसनीय चेतावनी संकेत जमीन से ऊपर उठने से ठीक पहले निचले पैर का कोण था। जब ठोकर लगने वाली होती थी, तो निचला पैर सामान्य की तुलना में अधिक क्षैतिज (होरिजेंटल), या अधिक सपाट होता था। इस विशिष्ट मुद्रा (पोस्चर) पर नज़र रखकर, सिस्टम उच्च सटीकता के साथ संभावित ठोकर की पहचान कर सकता था।
सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह था कि सिस्टम कितनी जल्दी यह भविष्यवाणी कर सकता था। कंप्यूटर ठोकर वास्तव में शुरू होने से औसतन 191 मिलीसेकंड पहले ही इसे चिह्नित कर सकता था। यह समय का एक महत्वपूर्ण अंतराल है। यह उस क्षण से काफी पहले है जब पैर जमीन छोड़ देता है, जो कि वह समय है जब वर्तमान उपकरण, जैसे कि इलेक्ट्रिकल स्टिम्युलेटर, आमतौर पर सक्रिय होते हैं। चूंकि मांसपेशियों को विद्युत संकेत पर प्रतिक्रिया करने में समय लगता है, इसलिए पैर के जमीन छोड़ने का इंतजार करना अक्सर गिरने को रोकने के लिए बहुत देर हो चुकी होती है। ठोकर होने से लगभग 200 मिलीसेकंड पहले भविष्यवाणी करके, यह प्रणाली पैर की मांसपेशियों को उत्तेजित करने और पैर को ऊंचा उठाने के लिए पर्याप्त समय प्रदान करती है, जिससे पैर के फंसने से पहले ही वह जमीन से ऊपर उठ जाता है। सिस्टम का परीक्षण उन प्रतिभागियों पर भी किया गया जिनका डेटा मॉडल बनाने के लिए उपयोग नहीं किया गया था, और इसने अच्छा प्रदर्शन किया, आठ में से पांच प्रतिभागियों में ठोकर को सही ढंग से पहचाना और कुल ठोकरों में लगभग 90 प्रतिशत की भविष्यवाणी की।
हालांकि यह अध्ययन प्रयोगशाला सेटिंग में सीमित प्रतिभागियों के साथ किया गया था, इसके परिणाम एक आशाजनक मार्ग का सुझाव देते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसा पहनने योग्य (वियरेबल) उपकरण नहीं बनाया जिसे लोग आज उपयोग कर सकें, लेकिन उन्होंने प्रदर्शित किया कि ठोकर की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक डेटा मौजूद है और इसे पैर की गति को ट्रैक करने वाले सरल सेंसरों का उपयोग करके पाया जा सकता है। यह कार्य इस बात पर प्रकाश डालता है कि गिरने को रोकने की कुंजी निरंतर सहायता में नहीं है, जो थकाऊ और अनावश्यक हो सकती है, बल्कि सटीक और सामयिक हस्तक्षेप में है। होने से पहले ठोकर के विशिष्ट 'काइनेमैटिक सिग्नेचर' को समझकर, इंजीनियर भविष्य की सहायक तकनीकों को डिजाइन कर सकते हैं जो केवल तभी काम करें जब शरीर को उनकी आवश्यकता हो, जिससे स्ट्रोक से उबरने वाले लोगों के लिए अधिक सुरक्षित और स्वतंत्र तरीके से चलने का अवसर मिले।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।