Abstract-Inertial mätenheter har förmågan att noggrant registrera accelerationen och vinkelhastigheten hos mänskliga extremiteter under diskreta ledrörelser. Dessa rörelser används ofta i motionsrehabiliteringsprogram efter ortopedisk kirurgi såsom total knäledsersättning. Detta ger möjlighet till ett biofeedback system med data mining teknik för patienter som utför övningar i hemmet utan läkare övervakning. Vi föreslår att använda maskininlärningstekniker för att automatiskt analysera data från tröghetsmätningsenheter som samlats in under dessa övningar, och sedan bedöma om varje upprepning av övningen utfördes korrekt eller inte. Vår strategi består av två huvudfaser: signalsegmentering och segmentklassificering. Korrekt förbearbetning och funktionsextraktion är av största vikt för att tekniken ska fungera. I denna uppsats presenterar vi en klassificeringsmetod för oövervakade rehabiliteringsövningar, baserad på en segmenteringsprocess som extraherar repetitioner från en längre signalaktivitet. Resultaten från experimentella datauppsättningar av både kliniska och friska försökspersoner, för en uppsättning av 4 knäövningar som vanligen används i rehabilitering, är mycket lovande.
På senare tid har REF tillämpat liknande metoder för knärehabiliteringsövningar på både kliniska och friska försökspersoner.
Automatic Classification of Knee Rehabilitation Exercises Using a Single Inertial Sensor: a Case Study
{'venue': '2018 IEEE 15th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}