Sammanfattning av denna webbsida: Detektion av gånghändelser i realtid kan användas som en tillförlitlig ingång för att styra fallfotskorrigeringsanordningar och lägre kvistproteser. Bland de olika sensorer som används för att förvärva signaler i samband med gång för detektering av gånghändelser anses accelerometern vara en bättre sensor på grund av dess bekvämlighet, liten storlek, låg kostnad, tillförlitlighet och låg strömförbrukning. Baserat på accelerationssignalerna har olika algoritmer föreslagits för att upptäcka av- (TO) och klackstrejk (HS) gånghändelser i tidigare studier. Även om dessa algoritmer kan uppnå en relativt rimlig prestanda vid upptäckt av gånghändelser, lider de av begränsningar som dålig realtidsprestanda och är mindre tillförlitliga i fall av upp trapp- och nedtrappning terräng. I denna studie föreslås en ny algoritm för att upptäcka gånghändelserna på tre gångterränger i realtid baserat på analys av accelerationsdricksignaler med en tidsfrekvent metod för att erhålla gångparametrar, och sedan bestämning av topparna av rycksignaler med hjälp av toppheuristik. Prestandan av den nyligen föreslagna algoritmen utvärderades med åtta friska försökspersoner när de gick på plan mark, uppför trappor och ner trappor. Våra experimentella resultat visade att de genomsnittliga F1-poängen för den föreslagna algoritmen var över 0,98 för detektion av HS-händelser och 0,95 för detektion av händelser i de tre terrängerna. Detta tyder på att den nuvarande algoritmen skulle vara robust och korrekt för att upptäcka gånghändelser i olika terränger. Resultaten från den aktuella studien tyder på att den föreslagna metoden kan vara ett bättre alternativ i vissa tillämpningar, t.ex. fallfotskorrigeringsanordningar och benproteser.
Zhou m.fl. REF visade en noggrannhet på över 98 % för IC-händelsedetektering och 95 % för TO-händelsedetektering i tre olika terränger.
Towards Real-Time Detection of Gait Events on Different Terrains Using Time-Frequency Analysis and Peak Heuristics Algorithm
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}