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      <title-group>
        <article-title>Arm swinging measurement and monitor system for patients diagnosed with Parkinson's disease</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Domiciano Rincon</string-name>
          <email>domiciano.rincon@correounivalle.edu.co</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Andres Navarro</string-name>
          <email>anavarro@icesi.edu.co</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>In: Proceedings of the IV School of Systems and Networks</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <aff id="aff0">
          <label>0</label>
          <institution>(SSN 2018)</institution>
          ,
          <addr-line>Valdivia, Chile, October 29-31, 2018. Published, at http://ceur-ws.org</addr-line>
        </aff>
        <aff id="aff1">
          <label>1</label>
          <institution>Grupo de investigacion I2T</institution>
          ,
          <addr-line>Cali</addr-line>
          ,
          <country country="CO">Colombia</country>
        </aff>
      </contrib-group>
      <abstract>
        <p>Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease that mainly a ects people older than 60 years and is characterized by a neuronal loss in several brain areas, but particularly in the substantia nigra, which can lead initially to motor alterations like gait asymmetry and delayed to cognitive disorders. To detect the alterations, two bracelets with integrated electronic devices capable of sensing upper limbs motion in Parkinson's patients has been developed to analyze and calculate gait asymmetry indicator that allows the detection of PD in early stages. The device will measure movement variables in the patient's arms through accelerometers and the information produced by the bracelets is sent to a smartphone via Bluetooth 4.0 protocol and then stored in the cloud. The stored data analysis is useful to medical specialists in order to detect motor alterations and make decisions.</p>
      </abstract>
    </article-meta>
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  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>-</title>
      <p>La Enfermedad de Parkinson (EP), es una enfermedad
neurodegenerativa que afecta, desde estad os
tempranos, el sistema motor y esto condiciona la
cotidianidad del paciente. La EP se caracteriza por
bradicinesia, rigidez y temblor en reposo que puede llevar a
alteraciones marcadas en la postura y la marcha. Estas
alteraciones pueden limitar la actividad del paciente
Copyright c by the paper's authors. Copying permitted for
private and academic purposes.
y generar una pobre calidad de vida [Ellis2011]. Es
as que cada d a se ha incrementado el interes por las
alteraciones de la marcha [Fernandez2015] y se ha
postulado que alteraciones como la asimetr a en la marcha
o la disminucion de la amplitud del movimiento en
extremidades superiores son signos motores que pueden
servir como predictores de la enfermedad.</p>
      <p>Actualmente, la observacion de estos signos por
parte del especialista cl nico es usada como
criterio tanto para el diagnostico inicial, como para el
seguimiento de la enfermedad [Gelb1999]. Lo
anterior supone que la con abilidad del criterio de
observacion del experto cl nico es subjetivo y por tanto
dependiente de la experiencia de quien observa. Es aqu
donde surge la necesidad de desarrollar el sistema de
medicion y monitoreo de balanceo de brazos que
permita medir el movimiento en extremidades superiores.
El objetivo del sistema es tener una medida objetiva
como criterio complementario al del especialista cl nico
que posibilite encontrar anomal as motoras, describir
el progreso de la enfermedad e incluso determinar el
nivel de mejora en la respuesta a medicamentos para
el tratamiento de la EP como la levodopa, esto puede
apoyar al medico para determinar la dosis adecuada
del medicamento.</p>
      <p>El sistema de medicion y monitoreo esta compuesto
por dos brazaletes. Cada uno cuenta con dos
dispositivos electronicos separados a 10 cm de distancia
mediante un centro de acr lico (Ver gura 1). Cada
dispositivo electronico cuenta con un acelerometro que
permite sensar el movimiento de las extremidades
superiores de pacientes con EP y con una interfaz bluetooth
mediante la cual se env a la informacion que toman
los acelerometros a un telefono inteligente. Se
implemento un sistema de comunicacion que permite que la
informacion recolectada llegue a la nube que
posteriormente sera analizada.</p>
      <p>La principal novedad del sistema descrito es que
posibilita la toma de informacion en un contexto
ambulatorio y tiene el potencial de tomarla en el contexto
cotidiano gracias a que el dispositivo es de tecnolog a
vestible e inalambrica, logrando llevar a cabo el analisis
de marcha en otros espacios diferentes a los
laboratorios de marcha, lo que supone practicidad y rapidez a
la hora de evaluar la marcha del paciente.</p>
      <p>En el presente documento se muestra el desempen~o
actual del sistema y los resultados de un experimento
preliminar con el que se busca comparar el criterio
cl nico con la informacion ofrecida por el sistema,
mediante la evaluacion de la asimetr a (signo motor de
interes) de las extremidades superiores.
2</p>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>Estado del arte</title>
      <p>El estudio de Liu, K et al. [Liu2009] hizo uso de dos
acelerometros en piernas a una distancia conocida y
las sen~ales obtenidas se compararon con un sistema
de medida de referencia compuesto por una camara
y re ectores ubicados en el cuerpo (NAC Hi-Dcam
II). Las sen~ales de referencia y la calculada, tienen
una forma y amplitud semejante y se concluye que
es adecuada la medicion usando el Algoritmo de doble
acelerometro. El uso de dos acelerometros lo justi can
para encontrar la aceleracion angular sin errores de
integracion, ademas elimina el efecto gravitacional y de
movimiento traslacional que sensan los acelerometros.
Finalmente el estudio de Bamberg, S et al.
[Bamberg2008] desarrollaron un sistema en el que usan
sensores inalambricos puestos en zapatos para lograr un
analisis de marcha en tiempo real usando un sistema
de comunicacion con enlaces RF.
3
3.1</p>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>Metodolog a</title>
      <sec id="sec-3-1">
        <title>Construccion de los dispositivos</title>
        <p>Se desarrollaron dos brazaletes, cada uno esta
equipado con dos dispositivos electronicos. Cada
dispositivo electronico esta compuesto por un
acelerometro de tres ejes con una resolucion de 3g
que esta conectado a una tarjeta programable Simblee
BLE la cual cuenta con un procesador ARM Cortex
M0, un terminal FTDI y una interfaz bluetooth 4.0.
El sistema es alimentado por una bater a de 400 mAh
conectada a la tarjeta Simblee BLE y puede ser
recargada mediante el terminal FTDI de la tarjeta. Para
sujetar cada dispositivo electronico a los brazos del
paciente se usaron correas de velcro.</p>
        <p>La aceleracion de los tres ejes de cada acelerometro
se digitaliza mediante el ADC de 10 bits de la tarjeta
programable y esta env a la informacion v a bluetooth
a una aplicacion movil. Una imagen del prototipo
puede verse en la gura 1.
Se desarrollo una aplicacion movil Android en la
que se implemento el protocolo Bluetooth 4.0,
espec camente per les GATT, que permiten conectarse
a los cuatro Simblee BLE al tiempo para recibir la
informacion que producen. La aplicacion permite ver
las series de tiempo de los ejes de los acelerometros en
tiempo real.
Existe un l mite de velocidad de transmision a partir
de la cual se pierden datos debido al estres de la red.
En la seccion de resultados se mostrara el l mite
encontrado a traves del ensayo de varias velocidades de
transmision, usando el taman~o mnimo para cada dato
de aceleracin.
Se analizan los datos de un experimento preliminar
en el que se evalua la herramienta. Para
calcular la asimetr a se requiere la aceleracion angular de
los dos brazos por lo cual, se necesita un par de
acelerometros en cada brazo [Huang2012] y registrar el
movimiento del paciente mientras camina un trayecto
lineal. Luego, con estas sen~ales se extrae el valor RMS
(Root mean square) de las sen~ales de aceleraciones
angulares de cada brazo y se computa la ecuacion 1
[Huang2012]. Donde RM Smin corresponde al m nimo
RMS y RM Smax al maximo.
arctan(RM Smin=RM Smax)
45
que la frecuencia m nima de muestreo para el analisis
de la marcha es de 10 datos por segundo [Salarian2004]
La gura 2 muestra una representacion de la red que
se implemento para la captura de los datos.</p>
        <p>Red usada para la distribucion de los
datos
4.1</p>
      </sec>
      <sec id="sec-3-2">
        <title>Desempen~o de la red bluetooth</title>
        <p>En la implementacion se minimizo el taman~o de los
datos producidos por cada brazalete lo cual permite
lograr una mayor tasa de datos por segundo. Cada
dato se pesa de 5 bytes y se compone de la estampa
de tiempo, seguida de las mediciones de aceleracion
en unidades digitales (de 0 a 1023) de los ejes X, Y y
Z. La tabla 1 muestra el resultado de la busqueda de
una tasa de env o de datos optima para evitar perdida
de informacion, as que muestra cuantos datos por
segundo se pierden para distintas tasas de env o.</p>
        <p>Como se ve la tasa de transmision de datos tiene un
l mite de 50 datos por segundo maximo antes de que
se comiencen a perder datos. Es conveniente sabiendo</p>
        <p>Donde se ve que efectivamente aumenta el valor
RMS en la medida que la velocidad del balanceo
aumento, con diferencias estad sticamente signi cativas
entre las tres velocidades.
Finalmente se presentan resultados de las personas
del experimento y preliminarmente se incluyeron
cuatro pacientes diagnosticados con parkinson y cinco
controles. Desde el criterio cl nico estas cuatro
personas son asimetricas. El paciente P9 fue evaluado sin
tomarse su medicamento (P9-OFF) y luego de tomarse
el medicamento (P9-ON). El paciente (P8) necesita de
un baston para poder movilizase, pero para la prueba
se le pidio que caminara sin el.</p>
        <p>El experimento consistio en recorrer 10 metros en
un trayecto lineal, con el par de brazaletes puestos en
sus antebrazos.</p>
        <p>Con resultados de la tabla 3 podemos observar que
hay relacion con el ASA calculado y el criterio cl nico
donde claramente los pacientes de parkinson presentan
una asimetr a mucho mayor que las personas que no
sufren de EP.</p>
      </sec>
      <sec id="sec-3-3">
        <title>Conclusiones y trabajo futuro</title>
        <p>Se recomienda el uso del algoritmo de doble
acelerometro puesto que posibilita la medicion de la
aceleracion angular cuya amplitud corresponde a la
velocidad del balanceo de los brazos. Para una baja
velocidad se puede observar como el balanceo de los
brazos en la persona tambien es bajo, lo cual se
traduce en un RMS bajo, frente a una caminata veloz,
donde el valor RMS es mayor que el de las caminatas
de menor velocidad. Durante la caracterizacion se
observo que las pruebas de menos de 10 metros no son
concordantes con el criterio cl nico dada la
dependencia de la formula de ASA con la duracion de la serie
de tiempo.</p>
        <p>Tambien dado que el tiempo de captura de las
sen~ales duran maximo quince segundos y se requiere
una distancia de diez metros para obtener resultados
concordantes se logro reducir la distancia y el tiempo
de recorrido de los pacientes, con respecto a los
antecedentes de referencia [Xuan2008]. El sistema de
medicion desarrollado permite capturar datos de
aceleracion de los brazos, y posteriormente generar valores
de asimetr a que correspondan con el criterio cl nico,
lo cual podr a ser de gran utilidad en el diagnostico y
seguimiento de la enfermedad de Parkinson en estad os
tempranos. Como trabajos futuros, se plantea evaluar
la asimetr a del balanceo de los brazos en una muestra
de mayor taman~o para determinar puntos de corte y
evaluar la efectividad del sistema.</p>
        <p>El prinicipal reto a futuro es analizar las sen~ales
ofrecidas no solo para encontrar la asimetr a, sino
tambien caracterizar el temblor en los pacinentes de
parkinson con el n de que la herramienta ofrezca mas
informacion al experto cl nico.</p>
      </sec>
    </sec>
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  <back>
    <ref-list>
      <ref id="ref1">
        <mixed-citation>
          [Ellis2011]
          <string-name>
            <surname>Ellis</surname>
            <given-names>T</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Cavanaugh</surname>
            <given-names>JT</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Earhart</surname>
            <given-names>GM</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Ford</surname>
            <given-names>MP</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Foreman</surname>
            <given-names>KB</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Dibble</surname>
            <given-names>LE</given-names>
          </string-name>
          .
          <article-title>Which measures of physical function and motor impairment best predict quality of life in Parkinsons disease? Parkinsonism Relat Disord</article-title>
          .
          <year>2011</year>
          Nov;
          <volume>17</volume>
          (
          <issue>9</issue>
          ):
          <fpage>6937</fpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref2">
        <mixed-citation>
          <source>[Fernandez2015] Fernandez HH. 2015 Update on Parkinson disease. Cleve Clin J Med</source>
          .
          <year>2015</year>
          Sep;
          <volume>82</volume>
          (
          <issue>9</issue>
          ):
          <fpage>5638</fpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref3">
        <mixed-citation>
          [Gelb1999]
          <string-name>
            <surname>Gelb</surname>
            ,
            <given-names>D. J.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Oliver</surname>
            ,
            <given-names>E.</given-names>
          </string-name>
          , &amp;
          <string-name>
            <surname>Gilman</surname>
            ,
            <given-names>S.</given-names>
          </string-name>
          (
          <year>1999</year>
          ).
          <article-title>Diagnostic criteria for Parkinson disease</article-title>
          .
          <source>Archives of neurology</source>
          ,
          <volume>56</volume>
          (
          <issue>1</issue>
          ),
          <fpage>33</fpage>
          -
          <lpage>39</lpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref4">
        <mixed-citation>
          [Liu2009] Liu,
          <string-name>
            <given-names>K.</given-names>
            ,
            <surname>Liu</surname>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <given-names>T.</given-names>
            ,
            <surname>Shibata</surname>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <given-names>K.</given-names>
            ,
            <surname>Inoue</surname>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <given-names>Y.</given-names>
            , &amp;
            <surname>Zheng</surname>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>R.</surname>
          </string-name>
          (
          <year>2009</year>
          ).
          <article-title>Novel approach to ambulatory assessment of human segmental orientation on a wearable sensor system</article-title>
          .
          <source>Journal of biomechanics</source>
          ,
          <volume>42</volume>
          (
          <issue>16</issue>
          ),
          <fpage>2747</fpage>
          -
          <lpage>2752</lpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref5">
        <mixed-citation>
          [Huang2012]
          <string-name>
            <surname>Huang</surname>
            ,
            <given-names>X.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Mahoney</surname>
            ,
            <given-names>J. M.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Lewis</surname>
            ,
            <given-names>M. M.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Du</surname>
            ,
            <given-names>G.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Piazza</surname>
            ,
            <given-names>S. J.</given-names>
          </string-name>
          , &amp;
          <string-name>
            <surname>Cusumano</surname>
            ,
            <given-names>J. P.</given-names>
          </string-name>
          (
          <year>2012</year>
          ).
          <article-title>Both coordination and symmetry of arm swing are reduced in Parkinson's disease</article-title>
          .
          <source>Gait &amp; posture</source>
          ,
          <volume>35</volume>
          (
          <issue>3</issue>
          ),
          <fpage>373</fpage>
          -
          <lpage>377</lpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref6">
        <mixed-citation>
          [Bamberg2008]
          <string-name>
            <surname>Bamberg</surname>
            ,
            <given-names>S. J. M.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Benbasat</surname>
            ,
            <given-names>A. Y.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Scarborough</surname>
            ,
            <given-names>D. M.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Krebs</surname>
            ,
            <given-names>D. E.</given-names>
          </string-name>
          , &amp;
          <string-name>
            <surname>Paradiso</surname>
            ,
            <given-names>J. A.</given-names>
          </string-name>
          (
          <year>2008</year>
          ).
          <article-title>Gait analysis using a shoe-integrated wireless sensor system</article-title>
          .
          <source>IEEE transactions on information technology in biomedicine</source>
          ,
          <volume>12</volume>
          (
          <issue>4</issue>
          ),
          <fpage>413</fpage>
          -
          <lpage>423</lpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref7">
        <mixed-citation>
          [Salarian2004]
          <string-name>
            <surname>Salarian</surname>
            ,
            <given-names>A.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Russmann</surname>
            ,
            <given-names>H.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Vingerhoets</surname>
            ,
            <given-names>F. J.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Dehollain</surname>
            ,
            <given-names>C.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Blanc</surname>
            ,
            <given-names>Y.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Burkhard</surname>
            ,
            <given-names>P. R.</given-names>
          </string-name>
          , &amp;
          <string-name>
            <surname>Aminian</surname>
            ,
            <given-names>K.</given-names>
          </string-name>
          (
          <year>2004</year>
          ).
          <article-title>Gait assessment in Parkinson's disease: toward an ambulatory system for long-term monitoring</article-title>
          .
          <source>IEEE transactions on biomedical engineering</source>
          ,
          <volume>51</volume>
          (
          <issue>8</issue>
          ),
          <fpage>1434</fpage>
          -
          <lpage>1443</lpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>