Automatic Characterization of the Parkinson Disease by Classifying the Kinematic Gait Patterns

Abstract

Abstract: Traditionally, the Parkinson Disease (PD) is diagnosed and followed up by conventional clinical tests that are fully dependent on the expert experience. The diffuse boundary between normal and early parkinson stages and the high variability of gait patterns difficult any objective characterization of this disease. An automatic characterization of the PD is herein proposed by mixing up different measures of the ipsilateral coordination and spatiotemporal gait patterns which are then classified with a classical support vector machine (SVM). The strategy was evaluated in a population with parkinson and healthy control subjects, obtaining an average accuracy of 87% for the task of classification. The second approximation was developed under the rule that the ipsilateral coordination disturbances reflect the general motor control deficit described in PD, so that can be used in the objective characterization of the disease. Two ipsilateral coordination measures have been widely used in the identification of their patterns, the Relative Power Index (RPI) and the Point Estimates of Relative Phase (PERP). In this paper we look into the potential use of ipsilateral coordination patterns for the automatic characterization of the PD, therefore is proposed a comparative accuracy analysis of the RPI and PERP for the classification of the interest groups by a classical SVM. The strategy was evaluated in a population with parkinson (16 subjects) and healthy control subjects (7), obtaining an average accuracy of 94,6% and 82,1%, for PERP and RPI respectively.

La Enfermedad de Parkinson (EP) se diagnostica cotidianamente a través de pruebas clínicas convencionales, altamente dependientes de la experiencia del examinador. Debido al límite difuso existente entre los estadios normales y las etapas iniciales de la enfermedad, así como a la alta variabilidad de los patrones de marcha en estos pacientes, la caracterización objetiva de la EP es difícil en la práctica clínica habitual. A partir de ello, se propuso como primera aproximación a la solución de este problema, una estrategia de caracterización automática de la EP basada en la combinación de diferentes medidas de coordinación ipsilateral y patrones espacio-temporales de la marcha, las cuáles hicieron parte de un vector de características ingresado en una máquina de soporte vectorial (SVM) clásica, obteniendo con ello una exactitud promedio del 87,0% en la detección de patrones de marcha de sujetos sanos y con diagnóstico de EP. Tomando como principio que las alteraciones de la coordinación ipsilateral reflejan los déficit de control motor descritos en la EP, de modo que pueden ser empleadas en la caracterización objetiva de la enfermedad desde la perspectiva motora, se desarrolló la segunda estrategia de aproximación a la solución del problema planteado. Dos medidas de coordinación ipsilateral, ampliamente utilizadas en la identificación de sus patrones, conocidas como el Indice de Poder Relativo (RPI) y las Estimaciones Puntuales de la Fase Relativa (PERP), fueron las empleadas en esta estrategia. En virtud de lo previamente indicado, se propuso un análisis comparativo de RPI y PERP para la clasificación de patrones de marcha en sujetos sanos y con diagnóstico de EP, empleando nuevamente una SVM clásica. La estrategia se evaluó con datos cinemáticos de la marcha de 16 sujetos con EP y 7 sujetos sanos, obteniendo una exactitud promedio de 94,6% y 82,1%, para PERP y RPI respectivamente.