ВВЕДЕНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1.1Медицинские понятия и классификация заболеваний нервной системы 6
1.1.1 Медицинские понятия 6
1.1.2 Классификация заболеваний нервной системы 7
1.2 Диагностика пациентов с заболеваниями нервной системы 8
1.3 Выбор направления диагностирования 9
2СЕНСОРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СЧИТЫВАНИЯ ДВИЖЕНИЙ 11
2.1 Актуальность использования сенсорных технологий 11
2.2 Обзор технических средств, способных считывать движения 12
2.2.1 Браслет Myo 12
2.2.2 Перчатка ControlVR 12
2.2.3 Технология Kinect 13
2.2.4 Технология LeapMotion 15
2.2.5 Технология iMotion 15
2.3 Обоснование выбора технологии Kinect для диагностирования 16
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПО ДЛЯ OSANDROID 18
3.1 Техническое задание 18
3.2 Диаграмма классов 21
4 ОПИСАНИЕ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 22
4.1 Требования к оборудованию 22
4.2 Необходимые условия для начала проведения исследования 24
5 ПРОЦЕСС ДИАГНОСТИКИ 27
5.1 Диагностика с помощью технологии Kinect 27
5.2 Диагностика когнитивных отклонений 30
5.3 Анализ результатов 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
ГЛОССАРИЙ
Приложения
Спектр неврологических заболеваний широк, и зачастую врачи сталкиваются с проблемами при диагностировании и лечении болезней нервной системы, в связи с обширной клинической картиной этих заболеваний.
По данным статистики до 30% населения мира старше 35 лет [1], подвержены развитию дегенеративных отклонений нервной системы.Общее количество людей, страдающее дегенеративными изменениями, составляет 80%.
Когнитивное расстройство является одним из самых глобальных симптомов развития у человека неврологических заболеваний.Одним из видов когнитивного расстройства является деменция, то есть заболевание, связанное с нарушениями познавательной деятельности. По данным Всемирной организации здравоохранения в мире насчитано более 46 миллионов людей с деменцией, к 2050 году число увеличится до 131,5 миллионов [2].
Таким образом, одной из главных задач, специалистов в области неврологии, является поиски новых методов обнаружения заболеваний нервной системы. Ранняя диагностика позволит определиться с путями наиболее эффективного лечения и обеспечит скорейшее выздоровление пациента.
Однако, в настоящее время, диагностирование заболеваний нервной системы осуществляется лишь специализированным медицинским
оборудованием. Подобное оборудование является дорогостоящим и
громоздким, а также нуждается в обученном персонале.
В рамках дипломной работы, совместно с отделением клинической неврологии и клинической лингвистики университетской клиники Казани,будут проведены исследования в области диагностирования заболеваний нервной системы, с помощью использования сенсорных технологий считывания движений. Исследование проводится для выявления возможности дальнейшего внедрения сенсорных технологий в медицинские
учреждения, в связи со значительной дешевизной, в отличие от медицинского оборудования.
В качестве сенсорной технологии считывания движений, которая позволит проводить диагностирование заболеваний нервной системы, будет рассмотрена технология Ктес1:от компании Microsoft.
Проводимое исследование позволит определить то, что технология Kinect, захватывающая движения тела пациента и транслирующая их в виртуальной среде, может эффективно проводить диагностику возможных патологий нервной системы, поскольку использует высокочувствительный инфракрасный сенсор, способный улавливать малейшие движения.
Цели дипломной работы:
1. Проведение исследований в области диагностирования заболеваний нервной системы, с помощью сенсорных технологий считывания движения.
2. Проведение тестирований над испытуемыми, с помощью технологии Kinect.
3. Разработка мобильного приложения (опросника), на платформе OSAndroid, для диагностирования когнитивных отклонений.
4. Проведение тестирования над испытуемыми для выявления когнитивных отклонений, с помощью мобильного приложения (опросника).
5. Сбор и анализ полученных результатов тестирования.
6. Определение способов улучшения проекта.
7. Определение возможности применения в органах здравоохранения.
В результате выполнения дипломной работы были проведены исследования в области диагностирования заболеваний нервной системы, с помощью сенсорных технологий считывания движений.
В процессе выполнения дипломной работы были осуществлены следующие задачи:
• Рассмотрены существующие технологии, способные отслеживать движения и жесты, проанализирован их функционал;
• Проведено тестирование над испытуемыми в области диагностирования двигательных нарушений, с помощью технологии Kinect;
• Разработано мобильное приложение <^а§повйсв»под
ОБАпбгшбдля выявления когнитивных отклонений;
• Проведено тестирование над испытуемыми, с помощью мобильного приложения, на выявление когнитивных отклонений;
• Получены и проанализированы результаты тестирований;
• Определены способы дальнейшего улучшения проекта, для наиболее эффективного диагностирования испытуемых.
По результатам проведенных исследований было выявлено, что возможность использования сенсорных технологий считывания движений для диагностирования заболеваний нервной системы является реальной. Однако к данной технологии необходимо прилагать еще и методы диагностики когнитивных отклонений, поскольку выявление только двигательных нарушений, не может составить полную картину неврологического заболевания.
В ходе выполнения дипломной работы экспериментально были выявлены недостатки исследования, связанные с проведением тестирования на здоровых испытуемых. Однако данные недостатки в исследовании можно устранить, в случае проведения тестирований в медицинских учреждениях.
Прямой доступ к медицинским учреждениям позволит на основе реальных пациентов создать обширную базу шаблонов отклонений. Осуществить попытки реализации автоматического сопоставления тестирования пациента с созданной ранее базой шаблонов отклонений.
Таким образом, возможно создание целой системы под технологию Kinect, способной проводить точные диагностики заболеваний нервной системы, что обеспечит условия для дальнейшего сотрудничества с медицинскими организациями, и возможность внедрения проекта в лечебно-диагностический процесс.
