Identificazione automatica del freezing del cammino nella malattia di Parkinson mediante sensori inerziali: una revisione della letteratura

La malattia di Parkinson è una malattia neurodegenerativa che colpisce attualmente 10 milioni di persone in tutto il mondo. Circa il 50% delle persone con il morbo di Parkinson sperimenta il freezing dell'andatura (FoG), una breve, episodica assenza o marcata riduzione della progressione in avanti dei piedi, nonostante l'intenzione di camminare. Il freezing rappresenta una delle principali cause di cadute e scarsa qualità della vita in suddetti soggetti. L'occorrenza episodica e piuttosto imprevedibile degli eventi di freezing, insieme alla risposta variabile alla terapia farmacologica, rende la valutazione obiettiva della gravità del FoG una delle principali sfide cliniche nella gestione terapeutica dei pazienti con malattia di Parkinson. Per l’identificazione del FoG vengono principalmente proposti metodi basati su unità di misura inerziali (IMU) indossabili, soluzioni ottimali per il monitoraggio oggettivo a lungo termine dei pazienti data l’indossabilità, il basso costo e il facile utilizzo. In questa tesi è stata eseguita una revisione sistematica della letteratura degli algoritmi per l’identificazione automatica del FoG in soggetti con la malattia di Parkinson, basati sui dati registrati dai sensori inerziali.