Bakgrund: Alkoholintag påverkar sensorisk-motorisk funktion och det allmänna välbefinnandet hos individer. Att upptäcka alkoholinducerad försämring av gångförmågan i det dagliga livet kräver ett kontinuerligt och diskret gångövervakningssystem. Mål: I detta dokument införs utveckling och användning av ett icke-inträngande övervakningssystem för att upptäcka förändringar i gångar som orsakas av alkoholförgiftning. Metoder: Det föreslagna systemet använde ett par sensoriserade smarta skor som är utrustade med tryckgivare på isoleringen. Gait funktioner extraherades och justerades baserat på individens gångprofil. De justerade gångegenskaperna användes för att utbilda en maskin som lärde sig klassificera för att diskriminera alkoholförsämrad gång från normal gång. I försök med pilotstudie slutförde tjugo deltagare vandringsförsök på en 12 meters gångväg för att mäta sina nyktra promenader och alkoholskadade promenader med hjälp av smarta skor. Resultat: Det föreslagna systemet kan detektera alkoholförsämrad gång med en noggrannhet på 86,2 % när tryckvärdesanalys och personberoende modell för klassificeringen tillämpas, medan statistisk analys visade att ingen enskild egenskap var diskriminerande för detektion av gångförsämring. Slutsatser: Alkohol-inducerad gångstörningar kan upptäckas med smart skoteknologi för automatiserad övervakning i allestädes närvarande miljö. Vi visade att personlig övervakning och maskininlärning baserad förutsägelse kan anpassas för att upptäcka individuell variation snarare än att tillämpa enhetliga gränsparametrar för gång.
Park m.fl. REF använde en maskin som lär sig klassificering för att skilja nykter gång och alkohol-felad gång genom att mäta gångegenskaper från en skomonterad accelerometer, som är opraktiskt att använda i den verkliga världen.
Unobtrusive and Continuous Monitoring of Alcohol-impaired Gait Using Smart Shoes
{'venue': 'Methods of information in medicine', 'journal': 'Methods of information in medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}