Sammanfattning av denna webbsida: Gait Event Detektion är viktigt för diagnos och utvärdering. Detta är en utmanande strävan på grund av subjektivitet, stor mängd data, bland annat problem. ANFIS (Artificial Neural Fuzzy Inference Systems), ARX (Autoregressive Models with Exogenous Variables), OE (Output Error models), NARX (Nonlinear Autoregressive Models with Exogenous Variables) och modeller baserade på NN (neurala nätverk) utvecklades för att upptäcka gånghändelser utan de problem som nämns. Målet var att jämföra utvecklade modellers prestanda och fastställa den lämpligaste modellen för att upptäcka gånghändelser. Knäledsvinkel, hälfotsbrytare och tåfotsbrytare under normal gång i löpband samlades in från en frisk volontär. Gait händelser klassificerades av tre experter i mänsklig rörelse. Experternas medelklassificering erhölls och alla modeller utbildades och testades med de insamlade uppgifterna och experternas medelklassificering. För att utvärdera modellernas prestanda erhölls en fast procentuell andel. Motsvarande procentandelar var: ANFIS: 79,49 %, ARX: 68,8 %, OE: 71,39 %, NARX: 88,59 %, NNARX: 67,66 %, NNRARX: 68,25 % och NNARMAX: 54,71 %. NARX hade den bästa prestandan för gånghändelser klassificering. För ARX och OE krävs tidigare filtrering. NN:s modeller visade den bästa prestandan för högfrekvenskomponenter. ANFIS och NARX kunde integrera kriterier från tre experter för gånganalys. NARX och ANFIS är lämpliga för att identifiera gånghändelser. Test med ytterligare ämnen behövs.
Knä gemensam vinkel och fot växlar förvärvas som funktioner för att upptäcka gång händelser i REF.
Comparison between Classical and Intelligent Identification Systems for Classification of Gait Events
{'venue': 'J. of Control Science and Engineering', 'journal': 'J. of Control Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}