Assessment of consciousness level for the patients with disorders of consciousness (DoC) is of high importance because the treatments which can help the recovery process can alter with respect to the level of consciousness. Current methods include: using behavioral assessment scales, imaging from the brain and using elecromyography (EMG) to record muscle activities. However, available methods often result in a high misdiagnosis rate, mostly due to the complexity of the task. To tackle this problem, the objective of this thesis is to design and develop of an assistant ICT system for state assessment in patients with consciousness disorder system to accurately assess the consciousness level in patients with DoC. The system is meant to combine more monitoring methods in a unique platform, able to perform a complete and accurate assessment of the state of consciousness. Indeed, one-day monitoring of motion is achieved through the use of 5 inertial units. During such period, 4-channel electromyographic activity (EMG) is also recorded when executing the most common questionnaire for assessment of DoC patients, the CRS-R test. The inertial units (Embrace from Empatica) are placed on the two ankles, the two wrists and the forehead of the patient to capture the movements in different parts of the body. While, during the CRS-R test, the channels of EMG device (Due from OTbioelettronica) are placed with respect to the item to focus on the organ that is the target of the stimulus presented by the clinician. Finally, a digital version of the CRS-R test is implemented. By synchronizing the data from all the measurement devices and the scale's responses inserted by the clinician, the system provides a better insight about the patient's status. The implemented tool includes an ad hoc GUI on an iOS device which can be used only by the authenticated users. Through the app, the clinicians can enter patient and session information, initialize tests, visualize EMG data (to check electrode placements), report misleading movements and response to the scales. All data are stored in the cloud and are available right after each of the actions. Tests have been done to verify EMG and kinematic signals synchronization and to asses system usability through SUS scale. Data synchronization was found to have a maximum misalignment of 1.5 seconds. Usability was tested on two clinicians and reported strongly positive results (SUS score = 85 and 87.5 out of 100).
La valutazione del livello di coscienza per i pazienti con disturbi della coscienza (DoC) è di grande importanza perchè i trattamenti che possono aiutare il processo di recupero possono variare rispetto al livello di coscienza. I metodi attuali includono: utilizzo di scale di valutazione comportamentali, imaging dal cervello e utilizzo dell'elettromiografia (EMG) per registrare le attività muscolare. Tuttavia, i metodi disponibili spesso determinano un alto tasso di diagnosi errata, principalmente a causa della complessità del compito. Per affrontare questo problema, l'obiettivo di questa tesi è quello di progettare e sviluppare un sistema ICT di assistenza alla ICT per la valutazione dello stato in pazienti con disturbo di coscienza (DoC) per valutare accuratamente il livello di coscienza in pazienti con DoC. Il sistema intende combinare più metodi di monitoraggio in un'unica piattaforma, in grado di eseguire una valutazione completa e accurata dello stato di coscienza. In effetti, il monitoraggio di 24 ore One-day monitoring del movimento è ottenuto attraverso l'uso di 5 unità inerziali. Durante tale periodo, viene anche registrata l'attività elettromiografica a 4 canali (EMG) quando si esegue il questionario più comune per la valutazione dei pazienti DoC, il test CRS-R. Le unit à inerziali (Embrace di Empatica) sono posizionate sulle due caviglie, i due polsi e la fronte del paziente per catturare i movimenti in diverse parti del corpo. Mentre, durante il test CRS-R, i canali del dispositivo EMG (OTbioelettronica) posizionati in base allo stimolo del questionario presentato dal clinico. Infine, viene implementata una versione digitale del test CRS-R. Sincronizzando i dati di tutti i dispositivi di misurazione e le risposte della bilancia inserite dal clinico, il sistema fornisce una visione migliore dello stato della scala. Lo strumento implementato include una GUI ad hoc su un dispositivo iOS che può essere utilizzata solo dagli utenti autenticati. Attraverso l'app, i medici possono inserire le informazioni sul paziente e sulla sessione, inizializzare i test, visualizzare i dati EMG (per controllare i posizionamenti degli elettrodi), riportare i movimenti e le risposte al questionario. Tutti i dati sono salvati nel cloud e sono disponibili subito dopo ogni azione. Sono stati effettuati test per verificare la sincronizzazione dei segnali EMG e cinematici e per valutare l'usabilità del sistema tramite la scala SUS. La sincronizzazione dei dati è risultata avere il disallineamento massimo di 1,5 secondi. L'usabilità è stata testata su due medici e riportato risultati fortemente positivi (punteggio SUS = 85 e 87,5 su 100).
Design and development of an assistant ICT system for state assessment in patients with consciousness disorder
GHAFARI, AVA
2017/2018
Abstract
Assessment of consciousness level for the patients with disorders of consciousness (DoC) is of high importance because the treatments which can help the recovery process can alter with respect to the level of consciousness. Current methods include: using behavioral assessment scales, imaging from the brain and using elecromyography (EMG) to record muscle activities. However, available methods often result in a high misdiagnosis rate, mostly due to the complexity of the task. To tackle this problem, the objective of this thesis is to design and develop of an assistant ICT system for state assessment in patients with consciousness disorder system to accurately assess the consciousness level in patients with DoC. The system is meant to combine more monitoring methods in a unique platform, able to perform a complete and accurate assessment of the state of consciousness. Indeed, one-day monitoring of motion is achieved through the use of 5 inertial units. During such period, 4-channel electromyographic activity (EMG) is also recorded when executing the most common questionnaire for assessment of DoC patients, the CRS-R test. The inertial units (Embrace from Empatica) are placed on the two ankles, the two wrists and the forehead of the patient to capture the movements in different parts of the body. While, during the CRS-R test, the channels of EMG device (Due from OTbioelettronica) are placed with respect to the item to focus on the organ that is the target of the stimulus presented by the clinician. Finally, a digital version of the CRS-R test is implemented. By synchronizing the data from all the measurement devices and the scale's responses inserted by the clinician, the system provides a better insight about the patient's status. The implemented tool includes an ad hoc GUI on an iOS device which can be used only by the authenticated users. Through the app, the clinicians can enter patient and session information, initialize tests, visualize EMG data (to check electrode placements), report misleading movements and response to the scales. All data are stored in the cloud and are available right after each of the actions. Tests have been done to verify EMG and kinematic signals synchronization and to asses system usability through SUS scale. Data synchronization was found to have a maximum misalignment of 1.5 seconds. Usability was tested on two clinicians and reported strongly positive results (SUS score = 85 and 87.5 out of 100).| File | Dimensione | Formato | |
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