Nonlinear Analysis of Gait in Parkinson Disease

Bakalářská práce se zabývá problematikou analýzy vlivu Parkinsonovy choroby na chůzi. Hlavním cílem práce je navrhnout a realizovat aplikaci Hurstova exponentu a přibližné entropie na různá akcelerometrická data. Hlavní částí práce je výpočet Hurstova exponentu a přibližné entropie, což jsou metody nelineární analýzy. Poté je to následné statistické zhodnocení rozlišovací schopnosti těchto dvou vybraných metod mezi referenční skupinou a pacienty s Parkinsonovou chorobou. Akcelerometrická data byla naměřena během experimentálního měření při TUG testu. Hurstův exponent a přibližná entropie byly hodnoceny pro osy x, y a z v zemském souřadném systému. Vypočítaná data byla přehledně zpracována a statisticky vyhodnocena. Nepodařilo se potvrdit dostatečnou rozlišovací schopnost Hurstova exponentu a přibližné entropie mezi kontrolní skupinou, pacientů s medikací a pacientů bez medikace.Bachelor thesis deals with the analysis of the effects of Parkinson's disease on walking. The main objective is to design and implement application Hurst exponent and approximate entropy to different accelerometer data. The main part of this work is to calculate the Hurst exponent and approximate entropy. Then it's subsequent statistical evaluation of the resolving power of these two selected methods between the reference group and patients with Parkinson's disease. Accelerometer data was measured during the experimental measurements at TUG test. Hurst exponent and approximate entropy were evaluated for three-position sensor on the body of the subject. Calculated data was clearly processed and statistically analyzed. Unable to confirm sufficient resolution Hurst exponent and approximate entropy