Eye movement characterization during gait for Parkinson's Disease Recognition

Abstract

La Enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno de movimiento que afecta a más de 30 millones de personas alrededor del mundo. Esta enfermedad se evidencia en alteraciones de movimiento como rigidez, temblor, bradicinesia y deterioro del balance, como resultado del déficit del neurotransmisor dopamina. Tradicionalmente, el diagnóstico clínico de la PD proviene de la evaluación y cuantificación de los patrones de movimientos alterados que permiten establecer diferentes niveles o estadios de la enfermedad. Esta evaluación sin embargo se centra en el análisis de los movimientos de los miembros inferiores y superiores, los cuales pueden ser poco sensibles en los primeros estadios de la enfermedad. Actualmente, muchos estudios han mostrado una fuerte correlación entre las alteraciones del movimiento del ojo y la deficiencia de la dopamina, ya que este patr\'on de movimiento es altamente sensible a los cambios en los niveles de concentraci\'on de este neurotransmisor, aun en estadios tempranos de esta enfermedad. Sin embargo, el estudio clínico de los movimientos del ojo requiere protocolos específicos y dispositivos que restringen el análisis a entornos estáticos con escenarios fuertemente controlados. Adicionalmente, muchos de los dispositivos usados para registrar los patrones del movimiento del ojo son invasivos y pueden alterar la dinámica ocular. En este trabajo se introduce una novedosa estrategia para capturar el movimiento ocular durante la marcha por medio del uso de una cámara externa que sigue el movimiento de los ojos desde un libre desplazamiento del paciente. De igual forma, dos estrategias fueron propuestas para analizar la din\'amica de estos patrones: 1) una estrategia global que sigue la trayectoria del ojo durante la marcha del paciente y 2) una estrategia que codifica la distribución de la orientaci\'on instant\'anea de las orientaciones de movimiento. Estas dos estrategias fueron evaluadas en escenarios reales con pacientes con EP con diferentes niveles de la enfermedad, mostrando importantes diferencias entre ellos, aun en pacientes en estadios tempranos de la enfermedad.

Abstract. The Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative movement disorder that affect more than 30 million persons around the world. This disease is evidenced by control movement alterations such as rigidity, tremor, bradykinesia and balance impairments, that results of the deficit of dopamine neurotransmitter. Classically, the clinical PD diagnosis comes from the evaluation and quantification of motion pattern alterations that allows to establish different levels of the disease. Such evaluation is however focus in the analysis upper and lower limbs movements, which may be insensitive at the first stages of the disease. Currently, several studies have show that a strong correlation between the eye motion alterations and the dopamine deficiency, being these motion pattern highly sensitives to changes in concentration levels of this neurotransmitter, even in early stages of the disease. However, clinical eye motion studies use specific protocols and devices that restrict the analysis to static environments with strong controlled scenarios. Additionally, much of the devices used to register the eye motion patterns are invasive and they can alter the ocular dynamic. In this work is introduced a novel strategy to capture the ocular motion during gait by using a external camera that track the eye motions from a free displacement of the patient. Furthermore, two strategies were proposed to analyze the dynamic patterns: 1) a global strategy that follow the eye trajectory during the patient displacement and 2) a local strategy that codify the distribution of instantaneous motion orientations. Both strategies were evaluated in real scenarios with PD patients at diferent levels of the disease, showing important diff erences among them, even in patients in early stages of the disease.