A smart ink pen for handwriting assessment in Parkinson's disease patients : from standardized clinical tests to unconstrained writing tasks

The current trend of ageing population is expected to trigger a significant increase in the prevalence of neurodegenerative disorders affecting the elderly, eventually imposing a growing economic burden on national healthcare systems. Among them, Parkinson’s disease (PD) is one of the most common, thus, its prevalence will grow exponentially: as a result, novel methods of disease assessment, capable of relieving the pressure on healthcare organizations and improve patients’ conditions, are needed. In this context, handwriting represents a promising biomarker, as PD-related impairments may appear in patients even before the onset of typical symptoms. In this complex scenario, the Smart Ink Pen was designed within the European MoveCare project to support handwriting ecological assessment. The pen is equipped with sensors to capture information about writing motion, exerted force, and tremor. Furthermore, the pen features an embedded memory for storage and BLE connectivity for data streaming. This device allows the acquisition of quantitative handwriting data, while being used as a normal ink pen. Thus, it can be easily introduced in the patients’ daily routines. In this thesis work, the pen was employed to quantify the execution of both established clinical test, the Archimedean Spiral, and novel tasks mimicking daily life writing activities, performed by both PD patients and age-matched healthy controls. The aim of the work was to broaden the spectrum of writing and tremor indicators that can potentially differentiate between the groups. The reliability of the extracted parameters, as well as their discriminant power, were assessed through statistical analysis. Finally, employing machine learning techniques, classification models were built from the available indicators. The reliability analysis showed comparable results between writing and spiral tasks. In particular, indicators related to tremor were characterized by lower reliability, especially in the control group, possibly due to tremor intrinsic random nature. As for between-group comparison, for both tasks, the force exerted by PD patients was reduced and the movement less smooth compared to age-matched controls. Concerning tremor, the distribution of power content in the frequency band typical of PD tremor was significantly greater in patients. In addition, PD patients demonstrated the stability of tremor frequency in a narrower band and greater information content. The classification performances were excellent, as the achieved accuracy was 93.10% and 93.33% for the spiral drawing and the free text writing tasks, respectively. The obtained results support the introduction of tasks mimicking daily-life writing as reliable and discriminant tools for PD assessment. Moreover, this method allows everyday assessment of patients’ conditions, reducing the costs and burden of frequently recurring specialist examinations. Future works should enact improvements on subject recruitment and data analysis procedures.

L’attuale trend dell’invecchiamento della popolazione è destinato a innescare una crescita significativa della prevalenza di malattie neurodegenerative che colpiscono la popolazione anziana, che con il tempo imporrà un crescente carico economico sui sistemi sanitari nazionali. Tra queste, la malattia di Parkinson è una delle più comuni, dunque, la sua prevalenza crescerà esponenzialmente: di conseguenza, metodi innovativi per la valutazione della malattia, in grado di alleviare la pressione sulle organizzazioni sanitarie, sono necessari. In questo contesto, la scrittura è un promettente indicatore, in quanto il deterioramento legato alla malattia può apparire nei pazienti anche prima dell’insorgenza dei sintomi tipici. In questo scenario complesso, una penna sensorizzata è stata progettata all’interno del Progetto europeo MoveCare per dare supporto alla valutazione ecologica della scrittura. La penna è equipaggiata con sensori che permettono di catturare informazioni a riguardo del movimento durante la scrittura, della forza prodotta durante questa e del tremore che può manifestarsi. Inoltre, la penna presenta una memoria integrata per il salvataggio dei dati e una connessione Bluetooth per la trasmissione dei dati. Questo strumento permette di acquisire dati quantitativi relativi alla scrittura mentre viene utilizzato come una normale penna. Quindi, può essere introdotto facilmente all’interno delle routine giornaliere dei pazienti. In questo progetto di tesi, la penna è stata utilizzata per valutare quantitativamente l’esecuzione sia di test clinici già consolidati, come tracciare la spirale di Archimede, che di innovativi test capaci di simulare le attività di scrittura quotidiana, i test sono stati eseguiti sia da pazienti Parkinson sia da soggetti sani con età comparabili. L’obiettivo di questo lavoro riguardava l’ampliamento dello spettro di indicatori, relative alla scrittura e al tremore, potenzialmente capaci di distinguere tre i gruppi. L’affidabilità dei parametri estratti così come il loro potere discriminante, sono stati valutati attraverso l’analisi statistica. Infine, utilizzando delle tecniche di machine learning, dei modelli di classificazione sono stati costruiti sulla base degli indicatori disponibili. L’analisi dell’affidabilità ha mostrato dei risultati comparabili tra I task di scrittura e di spirale. In particolar modo, gli indicatori legati al tremore erano caratterizzati da valori di affidabilità più bassi, specialmente per i controlli sani, possibilmente a causa dell’intrinseca natura caotica del tremore. Per quanto riguarda il confronto tra i gruppi, in entrambi i task la forza prodotta dai pazienti risultava ridotta e il movimento meno fluido in confronto con i controlli sani. Inerente al tremore, la distribuzione del contenuto in potenza sulla banda di frequenza tipica del tremore parkinsoniano è risultata significativamente maggiore nei pazienti. In aggiunta, i pazienti hanno dimostrato stabilità della frequenza relativa al tremore in bande più strette e un maggiore contenuto informativo. La performance della classificazione è stata eccellente, in quanto si è ottenuta un’accuratezza pari a 93.10% e 93.33% per i task di tracciamento della spirale e nella scrittura libera. I risultati ottenuti supportano l’introduzione dei task che simulato la scrittura quotidiana come metodi di valutazione della condizione dei pazienti in quanto affidabili e capaci di differenziare i casi patologici dai sani. Oltretutto, questo metodo permette una valutazione su base quotidiana delle condizioni dei pazienti, permettendo di ridurre i costi e i carichi di visite specialistiche da ripetere frequentemente. I progetti futuri dovranno mettere in atto dei miglioramenti relative ai processi di reclutamento dei partecipanti e alle procedure di analisi dei dati acquisiti.