Assessment of children emotional state during robot-based gait rehabilitation: from patients' self-evaluation to bio-signals processing

Robot-assisted therapy is nowadays an established intervention for gait rehabilitation of patients with neurological disorders. However, traditional approaches aim to improve treatment efficacy focusing on the system function, neglecting psychological factors that can greatly contribute to its outcome. Therefore, the present Master thesis aims to objectively characterize patients’ emotional state during the Lokomat therapy through the analysis of bio-signals such as blood volume pulse and electrodermal activity recorded with the E4 wristband, therapists’ evaluations and patients’ self-evaluation. In particular, the first objective is to develop a signal processing and emotion-related features extraction pipeline. Second objective is to investigate whether these parameters show correlation with therapists‘ evaluation and patients’ self-evaluation about their emotional state. The final objective is to assess whether children’s emotional state changes throughout the rehabilitation period. To this purpose, 16 patients who received Lokomat gait training at IRCCS Medea were enrolled in the study. Signal processing algorithms were implemented: BVP signal was filtered from motion artefacts exploiting the acceleration data provided by the E4 device, while a stationary wavelet transform was used for the EDA signal. Time and frequency domain parameters were then extracted for both signals. Correlation analysis between biological data and questionnaire responses shows that the EDA frequency parameters are the most indicative features of patients’ emotional state. Statistical analysis of the acquired data, compared between the two sessions analysed, suggests that walking with the Lokomat system is perceived as a positive experience by the subjects. Based on preliminary results, it can be concluded that it is possible to investigate the subjects’ emotional state during the rehabilitation session through the bio-signals recorded by the E4 wristband. Future developments may introduce some modifications to the protocol to automatically identify any stressful situation and adjust the therapy not only to patients’ physical performance but also to their psychological condition.

La riabilitazione robotica assistita è un intervento ormai consolidato per la riabilitazione del cammino dei pazienti con patologie neuromotorie. Tuttavia l’aspetto motorio deve essere integrato con valutazioni sullo stato psicologico del soggetto, fattore determinante per il completo successo della terapia. Scopo del presente lavoro di tesi è valutare la condizione psicofisica di 16 pazienti che affrontano un percorso riabilitativo con il sistema Lokomat presso IRCCS Medea, utilizzando sia valutazioni riportate dagli stessi e dal loro terapista che biosegnali relativi all’attività elettrodermica(EDA) ed alla frequenza cardiaca(BVP), raccolti con il braccialetto sensorizzato E4 e processati con algoritmi implementati durante il progetto di tesi. Ulteriore obiettivo è verificare se vi siano parametri estratti dai dati fisiologici che correlano con quanto riportato nelle valutazioni raccolte, tali da identificare indicatori dello stato emotivo. Sono quindi stati implementati algoritmi per l’elaborazione dei segnali e la rimozione da artefatti da movimento. Il segnale BVP è stato filtrato sfruttando la registrazione dall’accelerometro del dispositivo, mentre per il segnale EDA è stata utilizzata una trasformata wavelet stazionaria. Per entrambi i segnali sono stati estratti parametri nel dominio del tempo e delle frequenze. L’analisi di correlazione tra parametri biologici e le valutazioni di pazienti e terapisti ha mostrato che i parametri in frequenza dell’EDA sono i più indicativi per la valutazione dello stato emotivo del soggetto. L’analisi statistica dei dati acquisiti, confrontati tra la prima e ultima seduta, evidenzia che i soggetti affrontano positivamente la terapia conservando tale stato per tutto il trattamento. Sulla base di tali risultati preliminari si può concludere che sia possibile indagare lo stato emotivo dei soggetti mediante registrazione di segnali fisiologici con dispositivo E4. Sviluppi futuri prevedono modifiche al protocollo tali da rilevare automaticamente eventuali fasi del trattamento in cui il paziente si mostri più stressato, per adattare la terapia allo stato emotivo dello stesso.