När vår befolkning åldras, neurologiska försämringar och degeneration av muskuloskeletala systemet ger gångrubbningar, vilket avsevärt kan minska livskvaliteten. Rehabiliterande terapi har i stor utsträckning antagits för att hjälpa patienter att maximera samhällsdeltagande och levande oberoende. För att ytterligare förbättra precisionen och effektiviteten i rehabiliterande terapi måste mer objektiva metoder utvecklas baserat på sensoriska data. I detta dokument föreslås en algoritmisk ram för klassificering av gångrubbningar orsakade av två vanliga neurologiska sjukdomar, stroke och Parkinsons sjukdom (PD), från markkontakt kraft (GCF) data. En avancerad maskininlärningsmetod, multi-task funktionsinlärning (MTFL), används för att gemensamt träna klassificeringsmodeller av ett ämnes gång i tre klasser, post-takt, PD och hälsosam gång. Gaitparametrar relaterade till rörlighet, balans, styrka och rytm används som egenskaper för klassificeringen. Av alla de funktioner som används, MTFL modeller fångar de viktigare per sjukdom, vilket kommer att bidra till bättre objektiv bedömning och terapi framsteg spårning. För att utvärdera den föreslagna metoden använder vi data från en studie med deltagare från människa, som omfattar fem PD-patienter, tre patienter efter stroke och tre friska försökspersoner. Trots mångfalden av avvikelser, visar utvärderingen att den föreslagna metoden kan framgångsrikt skilja post-stroke och PD gång från hälsosam gång, liksom post-stroke från PD gång, med Area Under Curve (AUC) poäng på minst 0,96. Dessutom hjälper metoden till att välja viktiga gångfunktioner för att bättre förstå de viktigaste egenskaper som skiljer onormala gångar och design personlig behandling.
Med hjälp av multitask-funktionsinlärning (MTFL) i REF klassificerar författaren gångparametrar relaterade till rörlighet, balans, styrka och rytm i två typer av vanliga neurologiska störningar, stroke och Parkinsons sjukdom (PD).
Classification of Neurological Gait Disorders Using Multi-task Feature Learning
{'venue': '2017 IEEE/ACM International Conference on Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies (CHASE)', 'journal': '2017 IEEE/ACM International Conference on Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies (CHASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}