МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ И ВАЛИДАЦИИ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ МОТОРНЫХ СИМПТОМОВ В НЕВРОЛОГИИ

АННОТАЦИЯ

Целью работы является представление методологического подхода к разработке и валидации алгоритмов обработки сигналов инерциальных датчиков для объективной количественной оценки моторных симптомов в неврологии, обеспечивающего воспроизводимость и клиническую значимость результатов.

ABSTRACT

The purpose of this work is to present a methodological approach to the development and validation of algorithms for processing signals from inertial sensors for the objective quantification of motor symptoms in neurology, ensuring the reproducibility and clinical significance of the results.

Ключевые слова: методология исследования, инерциальные датчики, акселерометр, гироскоп, моторные симптомы, тремор, болезнь Паркинсона, обработка сигналов, машинное обучение, носимые устройства, цифровые биомаркеры, валидация алгоритмов.

Keywords: Research methodology, inertial sensors, accelerometer, gyroscope, motor symptoms, tremor, Parkinson's disease, signal processing, machine learning, wearable devices, digital biomarkers, and algorithm validation.

Распространенность хронических неврологических заболеваний делает актуальной разработку объективных методов оценки моторных симптомов, таких как тремор. Несмотря на преимущества инерциальных датчиков для амбулаторного мониторинга, прогресс в этой области сдерживается недостаточной проработкой методологических аспектов исследований. Часто отсутствует единый подход к проектированию экспериментальных протоколов, выбору алгоритмических решений и, что наиболее важно, к комплексной валидации полученных результатов, что приводит к созданию алгоритмов с ограниченной клинической применимостью. В настоящее время в исследованиях по оценке моторных симптомов можно выделить три основных технологических подхода. Системы на основе компьютерного стереозрения и высокоскоростных камер, несмотря на высокую точность, остаются дорогостоящими и привязанными к лабораторным условиям, что исключает их использование для амбулаторного мониторинга. Электромиография (ЭМГ), обеспечивая прямую регистрацию мышечной активности, является чувствительной к артефактам и не отражает кинематику движения в полном объеме. В этом контексте системы на основе инерциальных датчиков демонстрируют значительные преимущества благодаря своей портативности, низкой стоимости и пригодности для длительного мониторинга в условиях свободной жизнедеятельности. Однако, несмотря на прогресс в этой области, многие существующие алгоритмы обработки данных обладают существенными недостатками, такими как низкая помехоустойчивость к артефактам движения, возникающим при повседневной активности, и ограниченная способность к точной дифференциации различных типов тремора [1, 2].

Основная цель данной работы – систематизировать и применить на практике целостный методологический подход, охватывающий все этапы: от формулирования клинически значимой задачи и дизайна исследования до разработки алгоритма и его строгой клинико-технической валидации.

Методология предполагает четкое определение целевых симптомов (тремор покоя, постуральный тремор) и соответствующих им стандартизированных двигательных проб. Протокол включает регистрацию данных в контролируемых условиях с использованием инерционных модулей, закрепленных на запястье. Для обеспечения статистической мощности и валидности результатов сформированы две когорты: группа пациентов с болезнью Паркинсона (n=45) и контрольная группа здоровых добровольцев (n=30). Все участники предоставляют информированное согласие. Ключевым аспектом методологии является параллельная запись данных датчиков и видео с последующей разметкой экспертом-неврологом согласно шкале UPDRS, что создает «золотой стандарт» для валидации. [3, 4].

Предлагается унифицированный конвейер обработки. Первичная фильтрация стандартизирует входные данные, подавляя низкочастотный дрейф и высокочастотный шум. Для анализа выполняется сегментация на перекрывающиеся окна, что обеспечивает баланс между разрешением и стабильностью. Из каждого сегмента извлекается согласованный набор признаков: временные, частотные и кинематические. Эта стандартизация признакового пространства является основой для воспроизводимости алгоритмов. [1, 2]

В рамках методологического подхода выбор алгоритма машинного обучения обоснован характером задачи и необходимостью интерпретируемости. Алгоритм обучается для решения двух задач: бинарной классификации («симптом/норма») и дифференциации типа тремора.

Валидация проводится на нескольких уровнях:

1. Техническая валидация: Оценка стандартных метрик на изолированной тестовой выборке.
2. Клиническая валидация: Корреляция количественных выходов алгоритма с баллами эксперта по шкале UPDRS. Используются статистические методы (коэффициент корреляции Спирмена).
3. Визуальная инспекция и интерпретируемость: Построение спектрограмм и графиков временных рядов для наглядной демонстрации работы алгоритма и анализа сложных случаев.

Таким образом, представленная методология, акцентирующая внимание на алгоритмической составляющей, строгом дизайне исследования и многоуровневой валидации, является необходимым шагом для трансляции технологий на основе инерциальных датчиков из исследовательской сферы в клиническую практику.

Список литературы:

1. Мацкеплишвили С. Т., Щербак С. Г., Трофимов В. И., Горяйнов С. В. Методология использования носимых устройств и цифровых технологий в клинических исследованиях и медицинской практике (обзор) // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. – 2021. – Т. 20, № 6. – С. 136–148. – DOI: 10.15829/1728-8800-2021-3008
2. Попкова О.С., Файзуллина А.И., Гильфанов К.Х. Определение параметров для эффективности горения малосернистого мазута / Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2017. – № 132. – С. 1267-1276.
3. Гильфанов К.Х., Гайнуллин Р.Н., Нгуен Т. Энергосберегающая система отполения объектов электроэнергетики / Вестник Казанского государственного энергетического университета. – 2020. – Т. 12. – № 1 (45). – С. 56-53.
4. Орлов К. Б., Ковальчук А. В., Бельских Ю. С. Современные подходы к обработке сигналов инерциальных датчиков для количественной оценки тремора при болезни Паркинсона (аналитический обзор) // Бюллетень сибирской медицины. – 2022. – Т. 21, № 1. – С. 102–113. – DOI: 10.20538/1682-0363-2022-1-102-113