Predicting Freezing of Gait Episodes for Parkinson's Disease Patients using Wearable Sensors
Creators: name: Δημούδης, Δημήτριος-Άγγελος Επαμεινώνδα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Νόσος του Πάρκινσον
Βαθιά νευρωνικά δίκτυα
Τεχνολογίες φορετών συσκευών
Parkinson’s Disease
Deep Neural Networks
Wearable Technology

description: Wearable technology is revolutionizing the way the data are collected, analyzed, and utilized, especially in the field of healthcare. The Internet of Things (IoT) provides the opportunity for constant monitoring and evaluation, leading to personalized treatment and improved quality of life for patients. In particular, the combination of IoT and deep learning is proven to be extremely effective for recognizing human behaviours. This thesis explores the potential of Deep Learning, in predicting episodes of Freezing of Gait (FoG) in Parkinson’s disease (PD) patients, as part of the ALAMEDA project, in collaboration with the Multimodal Data Fusion and Analytics Group (M4D) of the Information Technologies Institute (ITI-CERTH). ALAMEDA, is a collaborative Horizon 2020 project that bridges early diagnosis with treatment gaps of Brain Diseases. A comprehensive literature review was conducted to understand the current state of the field and determine the state-of-the-art for the particular task. Two Inception based models, namely LN-Inception and InSEption, were introduced and tested using the Daphnet dataset, which consists of a very good benchmark method, and an additional novel medium sized dataset collected from an IMU sensor. The results showed that both models performed very well, outperforming or being comparable with the state-of-the-art. The InSEption network showed exceptional performance, achieving a 6% increase in the macro F1 score compared to the ISPLInception on the Daphnet dataset, and an impressive 97.2% in the same metric on the newly introduced dataset. This can be attributed to the added Squeeze and Excitation modules and the extensive and domain specific oversampling methods used for training. The benefits of using the Inception mechanism for signal data and its potential for integration into wearable IoT devices for real-time monitoring and early intervention, are highlighted. Finally, the proposed methodologies could be further evaluated for their generalizability and efficacy for a wider range of activity recognition tasks, while transfer learning could also be explored for further validation.
description: Η τεχνολογία φορετών συσκευών έχει φέρει µια επανάσταση στον τρόπο µε τον οποίο δίνατε να συλλεχϑούν νέα δεδοµένα, ϰαϑώς ϰαι στις δυνατότητες ανάλυσης ϰαι επεξεργασίας αυτών, ιδιαίτερα στον τοµέα της υγείας. Επιπρόσϑετα, το ∆ιαδίϰτυο των Πραγµάτων (IoT) παρέχει την ευκαιρία για συνεχή παραϰολούϑηση ϰαι αξιολόγηση των ασϑενών. Αυτό συ νεισφέρει στη δηµιουργία εξατοµιϰευµένων προγραµµάτων ϑεραπείας µε σχετιϰή ευϰολία που επηρεάζει σηµαντιϰά την ποιότητας ζωής των ατόµων. Συγϰεϰριµένα, ο συνδυασµός του ΙοΤ ϰαι βαϑιάς µάϑησης (Deep Learning) έχει αποδειχϑεί ότι µπορεί να είναι εξαιρετιϰά αποτελεσµατιϰός για την αναγνώριση ανϑρώπινων συµπεριφορών (HAR). Αυτή η διατριβή διερευνά τις δυνατότητες του Deep Learning, στην πρόβλεψη επεισοδίων αϰούσιας παύσης της βάδισης (Freezing of Gait) σε ασϑενείς µε νόσο του Πάρϰινσον (PD), ως µέρος του έργου ALAMEDA ϰαι σε συνεργασία µε το Multimodal Data Fusion and Analytics Group (M4D) του Ινστιτούτου Τεχνολογιών Πληροφορικής (ITI-CERTH). Το έργο ALAMEDA, το οποίο έχει χρηµατοδοτηϑεί από το Horizon 2020, στοχεύει στη γεφύρωση του χάσµατος ανάµεσα στην έγϰαιρη διάγνωση ϰαι τα κενά θεραπείας των εγϰεφαλιϰών ασϑενειών. Αρχικά, πραγµα τοποιήϑηϰε µια λεπτοµερής βιβλιογραφιϰή ανασϰόπηση για την κατανόηση της τρέχουσας ϰατάστασης του συγϰεϰριµένου πεδίου ϰαι για τον ϰαϑορισµό του state-of-the-art. Στην συνέχεια προτάϑηϰαν δυο µοντέλα βασισµένα σε παραλλαγές της αρχιτεκτονικής Inception, συγϰεϰριµένα τα LN-Inception ϰαι InSEption, τα οποία αξιολογήθηκαν χρησιµοποιώντας τα δεδοµένα του Daphnet ϰαϑώς ϰαι µε τη χρήση ενός ακόμα dataset µεσαίου µεγέϑους, του όπου τα δεδοµένα συλλέχϑηϰαν από έναν αισϑητήρα IMU. Τα αποτελέσµατα έδειξαν ότι ϰαι τα δύο µοντέλα αποδίδουν πολύ ϰαλά, έχοντας αποτελέσµατα ϰαλύτερα ή συγϰρίσιµα µε το state-of-the-art. Ειδιϰά, το µοντέλο InSEption ξεπέρασε ϰατά 6% σε macro F1, το iSPLInception στα δεδοµένα του Daphnet, ϰαϑώς ϰαι έχοντας 97,2% στην ίδια µετριϰή στο νέο σύνολο δεδοµένων που χρησιµοποιήϑηϰε. Το γεγονός αυτό, µπορεί να αποδοϑεί στα πρόσϑετα Squeeze and Excitation µέρη ϰαι στις συγϰεϰριµένες µεϑόδους υπερ-δειγµατοληψίας που χρησιµοποιήϑηϰαν ϰατά την εϰπαίδευση. Τα πλεονεϰτήµατα του µηχανισµού Inception στον τοµέα της επεξεργασίας σήµατος ϰαϑώς ϰαι οι µελλοντιϰές προοπτιϰές για την ενσωµάτωση σε φορητές συσϰευές µε στόχο την παραϰολούϑηση σε πραγµατιϰό χρόνο ϰαι έγϰαιρη πα ρέµβαση γίνονται εύϰολα αντιληπτές. Τέλος, οι προτεινόµενες µεϑοδολογίες ϑα µπορούσαν να αξιολογηϑούν περαιτέρω σε νέα σύνολα δεδοµένων για αναγνώριση ανϑρώπινης συµπεριφοράς (HAR), ενώ επίσης, ϑα µπορούσε επίσης να διερευνηϑούν τεχνιϰές transfer learning για περαιτέρω βελτίωση της απόδοσης.