Предложен новый вид диагностики болезни Паркинсона

Болезнь Паркинсона – нейродегенеративное расстройство, проявляющееся такими симптомами, как тремор, замедленные движения, ригидность конечностей, проблемы с походкой и равновесием. 

Почти все диагностические тесты на это заболевание основаны на анализе того, как пациенты двигаются, и для этого им требуется проходить достаточно большие расстояния за весьма продолжительные отрезки времени. По мнению международной группы исследователей из Саудовской Аравии и Швеции, дискомфорт, причиняемый пациентам при таком тестировании, недопустим.

Они предложили новый вид вычислительного анализа на основе испытаний, не требующих больших физических нагрузок, в журнале Automatica Sinica, совместном издании Института инженеров по электротехнике и электронике (IEEE) и Китайской ассоциации автоматизации (CAA).

Помимо данных о походке и удержании равновесия, для выявления ранних стадий болезни Паркинсона ученые предложили метод измерения временных рядов нажатий клавиш и получения информации об интервале удержания – количестве времени, проходящего между нажатием и отпусканием клавиши.

«Целью исследование было понять, существуют ли методы, которые могут обрабатывать очень короткие временные ряды и показывать хорошие результаты для дифференциации здоровых людей от субъектов с ранними признаками болезни Паркинсона», – сказал автор статьи Туан Д. Фам, профессор биомедицинской инженерии в Центре изучения и визуализации медицинских изображений при Линчепингском университете в Швеции.

Сама по себе болезнь Паркинсона не смертельна, но ее осложнения могут быть очень серьезными. Она ежегодно поражает около 10 миллионов человек во всем мире. От момента старта заболевания до момента появления симптомов могут пройти годы, поэтому раннее выявление болезни Паркинсона – первоочередная задача исследователей.

В этом эксперименте испытуемые должны были как можно быстрее в течение короткого периода времени нажимать одну или две кнопки на таком устройстве, как iPhone. Профессор Фам и команда проанализировали полученные данные с помощью нечетких повторяющихся графиков, для чего несколько кратких временных рядов данных переводили в двухмерные полутоновые изображения. На изображении связанные точки отображались в виде плотной серой текстуры, а более разнородные точки – в виде более размытой. Алгоритм, используемый для нечетких повторяющихся графиков, изучает, как соединяются точки данных, и может помочь обнаружить различия и сходства в группах людей с ранней болезнью Паркинсона и без нее.

Команда готовится дополнительно изучить использование нечетких рекуррентных графиков и улучшить алгоритм диагностического метода, чтобы точнее определять стадию заболевания субъекта. В планах также расширение исследований с целью изучения динамики походки пациентов с болезнью Паркинсона, болезнью Хантингтона и боковым амиотрофическим склерозом, также известным как болезнь Лу Герига.