I detta arbete beslutade vi att tillämpa ett hierarkiskt vägt beslut, som föreslagits och använts inom andra forskningsområden, för erkännande av gångfaser. Den utvecklade och validerade nya distribuerade klassificeringen baseras på hierarkiskt vägt beslut från utgångar av skalar Hidden Markov-modeller (HMM) tillämpas på vinkelhastigheter fot, skaft och lår. Vinkelhastigheterna hos tio friska försökspersoner förvärvades via tre enaxliga gyroskop inbäddade i tröghetsmätningsenheter (IMU) under en gånguppgift, upprepat tre gånger, på ett löpband. Efter att ha validerat den nya distribuerade klassificeringen och den skalar- och vektorklassificeringen, som redan föreslagits i litteraturen, jämfördes klassificeringarna för känslighet, specificitet och beräkningsbelastning för alla kombinationer av de tre riktade anatomiska segmenten. Dessutom utvärderades prestandan hos den nya distribuerade klassificeringsapparaten i uppskattningen av gångvariabilitet i termer av medeltid och variationskoefficient. De högsta värdena för specificitet och känslighet (>0.98) för de tre klassificeringar som undersöktes här erhölls när fotens vinkelhastighet bearbetades. Distribuerade och vektoriska klassificeringar nådde acceptabla värden (> 0,95) när vinkelhastigheten hos skaft och lår analyserades. Distribuerade och skalarsensorer 2014, 14 klassificeringsgivare visade värden för beräkningsbelastning ca 100 gånger lägre än den som erhölls med vektorklassificeringen. Dessutom visade de distribuerade klassificeringarna en utmärkt tillförlitlighet för utvärderingen av medeltid och en god/utmärkt tillförlitlighet för variationskoefficienten. Sammanfattningsvis, på grund av bättre prestanda och det lilla värdet av beräkningsbelastning, kan den här föreslagna nya distribuerade klassificeringen genomföras i realtid tillämpning av gångfaser igenkänning, såsom att utvärdera gångvariabilitet hos patienter eller att kontrollera aktiva eller de för återhämtning av rörlighet i nedre extremitetsleder.
På samma sätt tillämpade Taborri et al en distribuerad klassificeringsapparat som identifierar gånghändelser på grundval av ett hierarkiskt viktat beslut från skalära HMM. REF för vinkelhastigheter hos tio friska försökspersoner.
A Novel HMM Distributed Classifier for the Detection of Gait Phases by Means of a Wearable Inertial Sensor Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}