Poincaré descriptors for identifying hemiparesis in acute stroke using wearable accelerometry
Notice bibliographique
Résumé
Stroke survivors are often characterized by hemiparesis, i.e., paralysis in one half of the body, that severely affects upper limb movements. Continuous monitoring of the progression of hemiparesis requires manual observation of the limb movements at regular intervals and hence is a labour intensive process. In this work, we use wrist-worn accelerometers for automated assessment of hemiparetic severity in acute stroke patients through bivariate Poincaré analysis between accelerometer data from the two hands during spontaneous and instructed movements. Experiments show that while the bivariate Poincaré descriptors CSD1 and CSD2 can identify hemiparetic patients from control subjects, a novel descriptor called Complex Cross-Correlation Measure (C3M) can distinguish between moderate and severe hemiparesis. Further, we justify the use of C3M by showing that it is described by multiple-lag cross-correlations, representing the co-ordination of activity between two hands. The descriptors are compared against the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), the clinical gold standard for evaluation of hemiparetic severity, and studied using statistical tests for developing supervised models for hemiparesis classification.Clinical relevance-This study establishes the suitability of wrist-worn accelerometers in identifying hemiparetic severity in stroke patients through novel descriptors of hand co-ordination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».