NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Yürüyüş düzenlerindeki değişiklikler bireylerin sağlığı hakkında önemli bilgiler sağlar. Sensör tabanlı yürüyüş analizi yapmak için, sürekli hareket dizilerinden tek adımları otomatik olarak segmentlemek için metodolojiler geliştirmek çok önemlidir. Bu çalışmada, atalet sensör sinyallerinden gelen adımları izole etmek için zaman-değişmez şablon eşleşmesine dayanan bir algoritma geliştirdik. Ayakkabı monteli jiroskoplar ve ivmeölçerler, 40 yaşlı kontrolden, 15 Parkinson hastasından ve 15 geriatrik hastadan yürüyüş verilerini kaydetmek için kullanıldı. Her adım, düz bir 40 m yürüyüş testinden ve izlenen bir video serbest yürüyüş sekansından manuel olarak etiketlendi. 25 yaşlı kontrolden oluşturulmuş önceden tanımlanmış bir adım şablonuna uyan kalıpları aramak için çok boyutlu bir alt dizi Dinamik Zaman Çözme (msDTW) yaklaşımı kullanılmıştır. Serbest yürüyüş testleri için 40 m yürüme testi için %98 (geri çağırma %98, hassas %98) ve serbest yürüme testleri için %97 (geri çağırma %97, hassas %97) F-ölçümleri elde edildi. Konvansiyonel tepe algılama yöntemleri ile karşılaştırıldığında %15'e kadar F-ölçüm iyileştirmesi gösterilmiştir. msDTW, hem standartlaştırılmış yürüyüş testlerinden hem de serbest yürüyüşlerden gelen adımları segmentlemek için sağlam olduğunu kanıtladı. Bu yaklaşım, günlük yaşamın faaliyetleri sırasında bireyselleştirilmiş adım segmentasyonu için bir platform olarak hizmet edebilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Changes in gait patterns provide important information about individuals' health. To perform sensor based gait analysis, it is crucial to develop methodologies to automatically segment single strides from continuous movement sequences. In this study we developed an algorithm based on time-invariant template matching to isolate strides from inertial sensor signals. Shoe-mounted gyroscopes and accelerometers were used to record gait data from 40 elderly controls, 15 patients with Parkinson's disease and 15 geriatric patients. Each stride was manually labeled from a straight 40 m walk test and from a video monitored free walk sequence. A multi-dimensional subsequence Dynamic Time Warping (msDTW) approach was used to search for patterns matching a pre-defined stride template constructed from 25 elderly controls. F-measure of 98% (recall 98%, precision 98%) for 40 m walk tests and of 97% (recall 97%, precision 97%) for free walk tests were obtained for the three groups. Compared to conventional peak detection methods up to 15% F-measure improvement was shown. The msDTW proved to be robust for segmenting strides from both standardized gait tests and free walks. This approach may serve as a platform for individualized stride segmentation during activities of daily living.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.