Teknik såsom rörelse fångar system och kraftplattor kan hjälpa till att gå diagnos och hjälpa till att identifiera de underliggande skillnaderna mellan gångmönster. För att stödja den effektivaste integreringen av denna teknik inom hälso- och sjukvården är det bra att förstå vilka egenskaper som är viktigast i klassificeringen. Tjugo personer gick med kombinationer av en asymmetrisk benlängd med hjälp av en sko med en liten eller stor höjd och / eller en asymmetrisk distal massa med hjälp av en liten eller stor fotled vikt. Dessa villkor förändrade deltagarnas gång för att införa asymmetriska gångnedsättningar. Olika klassificeringar såsom Support Vector Machines med Gaussian-kärnfunktioner tränades för att klassificera benlängd i 3 klasser och distal massa i 5 klasser med hjälp av rumslig-temporala, kinematiska och kinematiska egenskaper, och utvärderades för varje kombination av tre funktioner. Avtryckskraftens asymmetri befanns vara en viktig egenskap i klassificeringen av både benlängd och distal massa. Asymmetri med avseende på minsta knävinkel, maximal höftförlängning och den första vertikala toppen resulterade i den bästa modellen för klassificering av benlängd med en noggrannhet på 64,8 %. Asymmetri med avseende på bromskraft, push-off-kraft och vertikalt arbete resulterade i den bästa modellen för att klassificera distal massa med en noggrannhet på 69,9%. Resultaten tyder på att de optimala funktionerna varierar beroende på den specifika försämringen.
I REF användes en SVM-modell för funktionsval i gångklassificering av benlängd och distal massa.
Feature selection in gait classification of leg length and distal mass
{'venue': None, 'journal': 'Informatics in Medicine Unlocked', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}