AID-FOG: Artificial Intelligence-Driven Freezing of Gait Detection in the Home
AID-FOG: Artificial Intelligence-Driven Freezing of Gait Detection in the Home
Status: rekrutiert · ohne Phasenangabe · Studientyp: OBSERVATIONAL · Teilnehmerzahl geplant: 126
Worum es geht
Freezing of gait (FOG) is a debilitating symptom of Parkinson's disease increases the risk of falling. Despite being a common symptom, it is still difficult to evaluate freezing of gait quickly and accurately. Currently, the gold-standard method to determine the severity of FOG is a manual analysis of video footage by an experienced assessor, collected during standardized FOG-provoking walking tests. Because this is a very time-intensive process, where different assessors sometimes obtain different results, our team at KU Leuven have developed an artificial-intelligent (AI) algorithm trained to identify FOG episodes based on wearable inertial measurement unit (IMU) sensor data. The AI algorithm has already undergone initial validation during laboratory testing, yielding promising results. The aim of this study is to investigate whether the AI algorithm can accurately detect FOG episodes in a less controlled environment, namely the home environment. In a second phase, the investigators will also use the collected data to improve the AI algorithm for automated FOG detection in the home. Finally, the investigators want to explore whether the AI algorithm can detect FOG in real-time.
Diese Zusammenfassung stammt wörtlich aus dem Register und ist auf Englisch verfasst — wir übersetzen sie nicht, um ihren Sinn nicht zu verändern.
Untersuchte Erkrankungen
- Parkinson Disease, Idiopathic
- Freezing of Gait
- Validation
- Wearable Sensors
- Artifical Intelligence
Wer teilnehmen kann
- Gesunde Freiwillige: ja, ausdrücklich gesucht
- Alter: 18 Years bis —
- Geschlecht: ALL
Die vollständigen Ein- und Ausschlusskriterien stehen im Register und werden vom Prüfzentrum geprüft.
Wo rekrutiert wird
Prüfzentren
- Sports Science and Neurorehabilitation
Sponsor: KU Leuven
Der vollständige Registereintrag (NCT07580612) — dort stehen Protokoll, Kriterien und Kontakt.
Wir fragen für Sie nach
Drei Fragen, dann fragen wir bei den Prüfzentren in Ihrer Nähe nach, ob eine passende Studie Teilnehmer aufnimmt. Kostenlos und unverbindlich.
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Datenstand: 2026-08-12. Quelle: ClinicalTrials.gov, U.S. National Library of Medicine — gemeinfrei. Der Stand ist der des Abrufs; Studien öffnen und schließen laufend.