Aplicación para la modulación de estimulador cerebral profundo en personas con enfermedad de Párkinson
La enfermedad de Parkinson (EP) es una enfermedad neuro-degenerativa, dada a la pérdida de las neuronas dopaminérgicas de la sustancia negra del mesencéfalo [1] y a la presencia de cuerpos y neuritas de Lewy [2]. Su tratamiento convencional es la levodopa [3], un precursor de dopamina que permite el...
- Autores:
-
Rodríguez López, Paula Alejandra
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/13616
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/13616
https://red.uao.edu.co/
- Palabra clave:
- Ingeniería Biomédica
Aplicaciones móviles
Enfermedad de Parkinson - Tratamiento
Mobile apps
Parkinson's disease - Treatment
Enfermedad de párkinson
Temblor
ECP
Velocidad angular
Diseño de aplicaciones
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- openAccess
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- Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022
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La enfermedad de Parkinson (EP) es una enfermedad neuro-degenerativa, dada a la pérdida de las neuronas dopaminérgicas de la sustancia negra del mesencéfalo [1] y a la presencia de cuerpos y neuritas de Lewy [2]. Su tratamiento convencional es la levodopa [3], un precursor de dopamina que permite el control de movimientos finos [4]; sin embargo, cuando su uso se torna poco útil por el avance de la EP se recurre a la estimulación cerebral profunda (ECP), una implantación de electrodos que busca mejorar la actividad motora [5]; este se programa con un ancho de pulso, una frecuencia y una tensión inicial que progresivamente se incrementa hasta lograr el alivio de los síntomas [6]. Para evitar someter al paciente a largas sesiones de modulación, se desarrolló “HandShake” una herramienta que facilita medir la intensidad media del temblor en los miembros superiores del paciente. Este estudio de caso buscó identificar el cambio de la señal del temblor de una paciente con EP, luego de someterse a una intervención por ECP. Se adquirió la señal por medio de TREMOR12, una aplicación móvil que censa rotación, aceleración, velocidad angular del temblor y gravedad, en los ejes cartesianos [7]. Para ver las tendencias de estos parámetros, se usó estadística descriptiva [8] y con la desviación estándar, se concluyó que el parámetro de mayor variación era la velocidad angular, convirtiéndose en la variable de análisis. Se filtró la señal a frecuencias de 4 y 12 Hz [9, 10]. Luego, se calculó la media cuadrática en cada eje para obtener la intensidad del temblor, y posteriormente se promediaron los tres para tener un único valor. Finalmente se normalizaron los datos y se escalaron, ya que la relación entre la intensidad calculada y el parámetro UPDRS es 2 a 1 [11]. HandShake interactúa con otras aplicaciones para cargar los datos mediante un protocolo de transmisión seguro y maneja sensores para captar la señal y responder a acciones. Adicionalmente, su sistema operativo es iOs 9.3.6 y posteriores, pues Tremor12 se desarrolló en esta referencia y deben ser compatibles. La interfaz de usuario tiene diseño estándar y permite una navegación coherente [12]. Se desarrolló el backend en Django, bajo lenguaje de programación Python; para el hosting se utilizó un Droplet de Digital Ocean y el Frontend se diseñó con Xcode. Para la usabilidad se estudiaron tres aspectos: efectividad, eficiencia y facilidad de aprendizaje, mediante una prueba de usuario con seis profesionales de la salud que tratan pacientes con temblores en miembros superiores, estableciendo resultados sobre un 80% de nivel de satisfacción. |
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Agredo Rodríguez, Wilfredo4b5b83bcafa0b7341a11c04449dbf4a3Agredo Rodríguez, Wilfredovirtual::345-1Rodríguez López, Paula Alejandra4e266762a0030d64504dd83333f09c13Universidad Autónoma de Occidente, Cll 25 # 115-85 Km 2 Vía Cali - Jamundi2022-02-23T20:03:07Z2022-02-23T20:03:07Z2022-01-20https://hdl.handle.net/10614/13616Universidad Autónoma de OccidenteRepositorio Educativo Digitalhttps://red.uao.edu.co/La enfermedad de Parkinson (EP) es una enfermedad neuro-degenerativa, dada a la pérdida de las neuronas dopaminérgicas de la sustancia negra del mesencéfalo [1] y a la presencia de cuerpos y neuritas de Lewy [2]. Su tratamiento convencional es la levodopa [3], un precursor de dopamina que permite el control de movimientos finos [4]; sin embargo, cuando su uso se torna poco útil por el avance de la EP se recurre a la estimulación cerebral profunda (ECP), una implantación de electrodos que busca mejorar la actividad motora [5]; este se programa con un ancho de pulso, una frecuencia y una tensión inicial que progresivamente se incrementa hasta lograr el alivio de los síntomas [6]. Para evitar someter al paciente a largas sesiones de modulación, se desarrolló “HandShake” una herramienta que facilita medir la intensidad media del temblor en los miembros superiores del paciente. Este estudio de caso buscó identificar el cambio de la señal del temblor de una paciente con EP, luego de someterse a una intervención por ECP. Se adquirió la señal por medio de TREMOR12, una aplicación móvil que censa rotación, aceleración, velocidad angular del temblor y gravedad, en los ejes cartesianos [7]. Para ver las tendencias de estos parámetros, se usó estadística descriptiva [8] y con la desviación estándar, se concluyó que el parámetro de mayor variación era la velocidad angular, convirtiéndose en la variable de análisis. Se filtró la señal a frecuencias de 4 y 12 Hz [9, 10]. Luego, se calculó la media cuadrática en cada eje para obtener la intensidad del temblor, y posteriormente se promediaron los tres para tener un único valor. Finalmente se normalizaron los datos y se escalaron, ya que la relación entre la intensidad calculada y el parámetro UPDRS es 2 a 1 [11]. HandShake interactúa con otras aplicaciones para cargar los datos mediante un protocolo de transmisión seguro y maneja sensores para captar la señal y responder a acciones. Adicionalmente, su sistema operativo es iOs 9.3.6 y posteriores, pues Tremor12 se desarrolló en esta referencia y deben ser compatibles. La interfaz de usuario tiene diseño estándar y permite una navegación coherente [12]. Se desarrolló el backend en Django, bajo lenguaje de programación Python; para el hosting se utilizó un Droplet de Digital Ocean y el Frontend se diseñó con Xcode. Para la usabilidad se estudiaron tres aspectos: efectividad, eficiencia y facilidad de aprendizaje, mediante una prueba de usuario con seis profesionales de la salud que tratan pacientes con temblores en miembros superiores, estableciendo resultados sobre un 80% de nivel de satisfacción.Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease, due to the loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra of the midbrain [1] and the presence of Lewy bodies and neurites [2]. Its conventional treatment is levodopa [3], a dopamine precursor that allows the control of fine movements [4]; however, when its use becomes of little use due to the progression of PD, deep brain stimulation (DBS) is used, an implantation of electrodes that seeks to improve motor activity [5]; this is programmed with a pulse width, frequency and initial voltage that is progressively increased until symptom relief is achieved [6]. To avoid subjecting the patient to long modulation sessions, "HandShake", a tool that facilitates the measurement of the average intensity of tremor in the patient's upper limbs, was developed. This case study sought to identify the change in the tremor signal of a patient with PD after undergoing DBS intervention. The signal was acquired by means of TREMOR12, a mobile application that senses rotation, acceleration, tremor angular velocity, and gravity, in the cartesian axes [7]. To see the trends of these parameters, descriptive statistics were used [8] and with the standard deviation, it was concluded that the parameter with the highest variation was the angular velocity, becoming the variable of analysis. The signal was filtered at frequencies of 4 and 12 Hz [9, 10]. Then, the quadratic mean on each axis was calculated to obtain the intensity of the tremor, and subsequently the three were averaged to have a single value. Finally, the data were normalized and scaled, since the relationship between the calculated intensity and the UPDRS parameter is 2 to 1 [11]. HandShake interacts with other applications to upload the data through a secure transmission protocol and handles sensors to capture the signal and respond to actions. Additionally, its operating system is iOs 9.3.6 and later, as Tremor12 was developed in this reference and they should be compatible. The user interface has standard design and allows consistent navigation [12]. The backend was developed in Django, under Python programming language; a Droplet from Digital Ocean was used for hosting and the Frontend was designed with Xcode. For usability, three aspects were studied: effectiveness, efficiency and ease of learning, through a user test with six health professionals who treat patients with tremors in upper limbs, establishing results over 80% satisfaction level.Proyecto de grado (Ingeniero Biomédico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2022PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)84 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería BiomédicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería BiomédicaAplicaciones móvilesEnfermedad de Parkinson - TratamientoMobile appsParkinson's disease - TreatmentEnfermedad de párkinsonTemblorECPVelocidad angularDiseño de aplicacionesAplicación para la modulación de estimulador cerebral profundo en personas con enfermedad de PárkinsonTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32[1] E. 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