Ying Wang

E-health oplossingen worden tegenwoordig steeds populairder. Patiënten krijgen bijvoorbeeld meetapparatuur mee naar huis, waarmee de verandering van hun fysiologische signalen wordt gecontroleerd. Het breed gebruiken van e-health kan de druk op het gezondheidszorgsysteem verminderen en de zorgkwaliteit verbeteren. De voornaamste uitdagingen van de e-health toepassingen zijn echter uiterst variabele fysiologische signalen en zeer diverse patiëntkarakteristieken. Deze factoren beïnvloeden de nauwkeurigheid van een e-health systeem. Het doel van het onderzoek in dit proefschrift was nauwkeurige monitoringsystemen voor patiënten met epilepsie of de ziekte van Parkinson te ontwikkelen. We hebben de systemen onderzocht vanuit een klinisch (hoofdstuk 2 & 4), fundamenteel (hoofdstuk 5 & 6), en technische (hoofdstuk 3 & 5) perspectief.

Om de monitoringsysteem voor patiënten met epilepsie te ontwikkelen, hebben we eerst klinisch onderzoek gedaan. We exploreerden de oorzaken van een onbetrouwbare elektro-encefalografie (EEG) analyse voor de diagnose van non-convulsieve status epilepticus (NCSE; hoofdstuk 2). In hoofdstuk 2 werden de typische valkuilen in EEG visuele (door menselijke beoordelaars) en geautomatiseerde (door computertechnologie) analyse aangeduid. Bovendien stelden we een paar suggesties om deze valkuilen te vermijden. We hebben gevonden dat korte ictale (epileptische) ontladingen met een geleidelijke start (die zich over 3 seconden ontwikkelen) mogelijk verkeerd geïnterpreteerd konden worden. Een extra 2 minuten ictale ontlading droeg bij aan een stijging van de kappas-statistieken van > 0,1. Andere valkuilen waren de verkeerde interpretatie van abnormale achtergrondactiviteit (langzame golfactiviteit, andere abnormale hersenactiviteit en de ictal-achtige bewegingsartefacten), continue inter-ictale ontladingen, en continue korte ictale ontladingen. We stelden dat een langer duurcriterium voor NCSE-EEGDs nodig is dan dat in de Salzburgse criteria gebruikelijk is. Met behulp van de kennis van historische EEGDs, geïndividualiseerde algoritmen en contextafhankelijke alarmdrempels kunnen ook de valkuilen worden vermeden.

Om vals alarmen in de NCSE detectie te reduceren, hebben we een detectiesysteem ontwikkeld om drie algemene fouten te vermijden: over-interpretatie van abnormale achtergrondactiviteit, dichte korte ictale ontladingen en continue inter-ictale ontladingen als ictale ontladingen (hoofdstuk 3). Om de vals alarmen vanwege abnormale achtergrondactiviteit te verminderen, hebben we morfologische karakteristieken gebruikt naast de tijdfrequentiekarakteristieken. De morfologische karakteristieken werden door visibility-grafiekmethodes geëxtraheerd. Om de vals alarmen vanwege over-interpretatie van korte ictale ontladingen en inter-ictale ontladingen te beperken, hebben we twee syntheseklassen gecreëerd - "Suspected Non-ictal" en "Suspected Ictal" - op basis van de verkeerd geclassificeerde categorieën. We hebben een synthetische 4-klassen dataset opgebouwd waarin de standaard twee klassen - "Non-ictal" en "Ictal" - worden gecombineerd om een 4-klassen classificeerder te trainen. Het 4-klassen classificatiemodel heeft het resultaat van het standaard 2-klassenmodel verbeterden. Het 4-klassen classificatiemodel verhoogde vooral de precisie met 15% bij een 80%-gevoeligheidsniveau wanneer alleen tijdfrequentiekarakteristieken werden gebruikt. Door de morfologische karakteristieken te gebruiken, behaalde het 4-klassen classificatiemodel het beste resultaat: een gevoeligheid van 93% ± 12% en een precisie van 55% ± 30% in het groepsniveau. 100% nauwkeurigheid werd bereikt in de 4,3 uur durende opname van een deelnemer met 5 ictale ontladingen.

Met betrekking tot de toepassingen voor personen met de ziekte van Parkinson hebben we eerst een klinische praktijkstudie uitgevoerd. De studie bepaalde wat de meest effectieve taak in situ is om bevriezing van het lopen te veroorzaken (hoofdstuk 4). We hebben 16 deelnemers onderzocht met de ziekte van Parkinson en subjectieve ervaring van dagelijkse bevriezingsincidenten (niet meer kunnen starten met lopen). Alle patiënten werden onderzocht in een praktisch gedefinieerde OFF-status, namelijk >12 uur na de inname van de laatste dosis dopaminerge medicijnen. De volgende taken werden door elke patiënt één keer uitgevoerd, elk gedurende 30 seconden: (a) in situ stappen met zelfgekozen snelheid; (b) een snelle halve draai maken (180◦) in situ; en (c) een snelle hele draai maken (360◦) in situ. Snelle halve en volledige draai in situ bleek effectiever om bevriezingen uit te lokken dan stappen in situ. Uit ons onderzoek concluderen we dat het aan te raden is om de patiënt te vragen om ter plaatse snel 180 of 360 graden te draaien (360 graden heeft de voorkeur bij patiënten met mildere bevriezingsverschijnselen) wanneer het de bedoeling is om in de dagelijkse klinische praktijk bevriezingsepisodes uit te lokken (wanneer de beschikbare tijd voor het lichamelijk onderzoek beperkt is). We suggereren dit te herhalen wanneer het eerste resultaat negatief is.

Om op een geldige en betrouwbare manier bevriezingsepisodes in het dagelijks leven te evalueren, hebben we bevriezingsepisodes gekarakteriseerd en gedetecteerd met gebruik van multimodale karakteristieken van de hersenen, het oog, het hart, de beweging en looppatroon activiteiten (hoofdstuk 5). De snelheid van de oogstabilisatie tijdens het draaien en het trillen van het onderlichaam bleken significant geassocieerd met bevriezingsepisodes en werd daarom gebruikt voor het detecteren van bevriezingsepisodes. Door middel van een leave-one-subject-out kruisvalidatie werd een gevoeligheid van 97% ± 3%, een specificiteit van 96% ± 7%, een precisie van 73% ± 21%, een Matthews-correlatiecoëfficiënt van 0,82 ± 0,15 en een gebied onder de Precision-Recall-curve van 0,94 ± 0,05 gehaald. Volgens de Precision-Recall curves presteerde de voorgestelde bevriezingsdetectiemethode met behulp van de multimodale karakteristieken beter dan het gebruik van single-modale karakteristieken.

In hoofdstuk 6 presenteerden we een fundamenteel wetenschappelijke studie om de relatie tussen bevriezingsepisodes en saccadische oogbewegingen voor kijkrichting en kijkrichtingstabilisatie tijdens het draaien verder te onderzoeken. De oogbewegingen die werden verkregen uit elektrooculografie (EOG) signalen werden gekenmercht door de gemiddelde positie van de kijkrichting, de amplitude van de verschuivingen in de kijkrichting en de snelheid van de stabilisatie van de kijkrichting. We hebben deze variabelen voor en tijdens de bevriezingsepisodes vergeleken met de variabelen tijdens succesvol draaien. Significante veranderingen in de kijkrichting werden bijna één draai cyclus voor de bevriezingsepisodes waargenomen. Daarnaast nam de snelheid van de stabilisatie van de kijkrichting aanzienlijk af tijdens de bevriezingsepisodes. We stellen dat afwijkende trends in de kijkrichting van de huidige draaicirkel voorspellend kunnen zijn voor de bevriezingsepisodes. De oorzaak hiervan kan liggen in het feit dat de bewegings-foutencorrectie niet goed functioneert of dat er onvoldoende voorbereiding is op de oog-tot-voetcoördinatie tijdens het draaien. Bovendien stellen we dat de afname van de snelheid van de stabilisatie van de kijkrichting een bewijs is van een gezond vestibulair reflexsysteem bij personen met bevriezingsverschijnselen.

De toepassing van de e-health-oplossing wordt tegenwoordig in het dagelijks leven op steeds grotere schaal gebruikt door de snelle vooruitgang van de technieken. De universele toepassing van e-health monitoringsystemen kan helpen om de belasting van de gezondheidszorg te verminderen en om tijdige behandelingen voor individuen te ondersteunen. Nauwkeurige e-health monitoringsystemen zijn echter nog steeds een uitdaging. We suggereren hierbij een nauwe samenwerking tussen onderzoekers in de klinische, fundamenteel wetenschappelijke en technische vakgebieden om toekomstige e-health monitoringstechnieken te ontwikkelen. Geïnspireerd door problemen tijdens de klinische praktijk, ondersteund door resultaten van de fundamentele wetenschap, en geassisteerd door het ontwikkelen van engineeringtechnieken, is het mogelijk om in de toekomst nauwkeurige e-health monitoringsystemen te verkrijgen voor mensen overal ter wereld.