A new approach to study gait impairments in Parkinson’s disease based on mixed reality

Abstract

Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder after Alzheimer's disease. PD onset is at 55 years-old on average, and its incidence increases with age. This disease results from dopamine-producing neurons degeneration in the basal ganglia and is characterized by various motor symptoms such as freezing of gait, bradykinesia, hypokinesia, akinesia, and rigidity, which negatively impact patients’ quality of life. To monitor and improve these PD-related gait disabilities, several technology-based methods have emerged in the last decades. However, these solutions still require more customization to patients’ daily living tasks in order to provide more objective, reliable, and long-term data about patients’ motor conditions in home-related contexts. Providing this quantitative data to physicians will ensure more personalized and better treatments. Also, motor rehabilitation sessions fostered by assistance devices require the inclusion of quotidian tasks to train patients for their daily motor challenges. One of the most promising technology-based methods is virtual, augmented, and mixed reality (VR/AR/MR), which immerse patients in virtual environments and provide sensory stimuli (cues) to assist with these disabilities. However, further research is needed to improve and conceptualize efficient and patient-centred VR/AR/MR approaches and increase their clinical evidence. Bearing this in mind, the main goal of this dissertation was to design, develop, test, and validate virtual environments to assess and train PD-related gait impairments using mixed reality smart glasses, integrated with another high-technological motion tracking device. Using specific virtual environments that trigger PD-related gait impairments (turning, doorways, and narrow spaces), it is hypothesized that patients can be assessed and trained in their daily challenges related to walking. Also, this tool integrates on-demand visual cues to provide visual biofeedback and foster motor training. This solution was validated with end-users to test the identified hypothesis. The results showed that, in fact, mixed reality has the potential to recreate real-life environments that often provoke PD-related gait disabilities, by placing virtual objects on top of the real world. On the contrary, biofeedback strategies did not significantly improve the patients’ motor performance. The user experience evaluation showed that participants enjoyed participating in the activity and felt that this tool can help their motor performance.

A doença de Parkinson (DP) é a segunda doença neurodegenerativa mais comum depois da doença de Alzheimer. O início da DP ocorre, em média, aos 55 anos de idade, e a sua incidência aumenta com a idade. Esta doença resulta da degeneração dos neurónios produtores de dopamina nos gânglios basais e é caracterizada por vários sintomas motores como o congelamento da marcha, bradicinesia, hipocinesia, acinesia, e rigidez, que afetam negativamente a qualidade de vida dos pacientes. Nas últimas décadas surgiram métodos tecnológicos para monitorizar e treinar estas desabilidades da marcha. No entanto, estas soluções ainda requerem uma maior personalização relativamente às tarefas diárias dos pacientes, a fim de fornecer dados mais objetivos, fiáveis e de longo prazo sobre o seu desempenho motor em contextos do dia-a-dia. Através do fornecimento destes dados quantitativos aos médicos, serão assegurados tratamentos mais personalizados. Além disso, as sessões de reabilitação motora, promovidas por dispositivos de assistência, requerem a inclusão de tarefas quotidianas para treinar os pacientes para os seus desafios diários. Um dos métodos tecnológicos mais promissores é a realidade virtual, aumentada e mista (RV/RA/RM), que imergem os pacientes em ambientes virtuais e fornecem estímulos sensoriais para ajudar nestas desabilidades. Contudo, é necessária mais investigação para melhorar e conceptualizar abordagens RV/RA/RM eficientes e centradas no paciente e ainda aumentar as suas evidências clínicas. Tendo isto em mente, o principal objetivo desta dissertação foi conceber, desenvolver, testar e validar ambientes virtuais para avaliar e treinar as incapacidades de marcha relacionadas com a DP usando óculos inteligentes de realidade mista, integrados com outro dispositivo de rastreio de movimento. Utilizando ambientes virtuais específicos que desencadeiam desabilidades da marcha (rodar, portas e espaços estreitos), é possível testar hipóteses de que os pacientes possam ser avaliados e treinados nos seus desafios diários. Além disso, esta ferramenta integra pistas visuais para fornecer biofeedback visual e fomentar a reabilitação motora. Esta solução foi validada com utilizadores finais de forma a testar as hipóteses identificadas. Os resultados mostraram que, de facto, a realidade mista tem o potencial de recriar ambientes da vida real que muitas vezes provocam deficiências de marcha relacionadas à DP. Pelo contrário, as estratégias de biofeedback não provocaram melhorias significativas no desempenho motor dos pacientes. A avaliação feita pelos pacientes mostrou que estes gostaram de participar nos testes e sentiram que esta ferramenta pode auxiliar no seu desempenho motor.