Opis projektu
Oprogramowanie pozwalające na ocenę stanu choroby Parkinsona
Choroba Parkinsona to postępujące zaburzenie neurodegeneracyjne, będące poważnym wyzwaniem zagrożeniem dla zdrowia publicznego. Pomimo że na rynku istnieje obecnie szereg sposobów pozwalający na ocenę objawów choroby za pomocą czujników zakładanych na ciało, metody te są trudne w użyciu, drogie i często wymagają zastosowania specjalnego sprzętu. Uczestnicy finansowanego przez Unię Europejską projektu con-PDmode zamierzają rozwiązać problem tych ograniczeń poprzez opracowanie oprogramowania, które będzie w stanie uwzględnić niedokładności i niepewność danych zgromadzonych przy pomocy tanich czujników noszonych na ciele. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych technik, naukowcy opracują podejście do modelowania, pozwalające na ocenę objawów choroby Parkinsona i stanu choroby, a także przekazanie stosownych informacji pacjentowi. Optymalizacja algorytmów i interfejsu użytkownika, a także szczegółowe i dogłębne testy pozwolą na opracowanie dokładnego narzędzia oceny stanu choroby Parkinsona.
Cel
Despite the fact that there has been some progress in developing methods for estimating Parkinson’s disease (PD) symptoms using wearable sensors, these technologies have not sufficiently penetrated the market due to the usability of the system and its cost; existing technologies are constrained by specific hardware requirements or user activities, therefore aversively affecting the cost and usability of the technologies, respectively. Thus, Con-PDmode delivers a software prototype for control-oriented modelling and estimation of PD symptoms that are transparent and platform agnostic. The excellence in innovation potential for successfully bringing the PD assessment tool to the market is the capability to account for inaccuracies and uncertainty in the data collected from low-cost wearable sensors. To this purpose, we will adapt and implement advanced stochastic techniques for improved robustness in state estimation, the confidence level of the model estimation will be transparently communicated to its users. We will perform iterative tests in various environmental and sensor configurations to refine our algorithms as well as the user interface.
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- medical and health sciencesbasic medicineneurologyparkinson
Program(-y)
System finansowania
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstytucja przyjmująca
80333 Muenchen
Niemcy