論文の概要: Classification of Pathological and Normal Gait: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14465v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 19:56:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 11:07:34.831310
• Title: Classification of Pathological and Normal Gait: A Survey
• Title（参考訳）: 病的歩行と正常歩行の分類 : アンケート調査
• Authors: Ryan C. Saxe, Samantha Kappagoda, David K.A. Mordecai
• Abstract要約: 歩行認識とは、コンピュータ科学分野における識別問題と呼ばれる用語である。 本稿では,個人間移動のパターンやモードに関するデータを収集・分析するための適切なメトリクス,デバイス,アルゴリズムの同定を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gait recognition is a term commonly referred to as an identification problem within the Computer Science field. There are a variety of methods and models capable of identifying an individual based on their pattern of ambulatory locomotion. By surveying the current literature on gait recognition, this paper seeks to identify appropriate metrics, devices, and algorithms for collecting and analyzing data regarding patterns and modes of ambulatory movement across individuals. Furthermore, this survey seeks to motivate interest in a broader scope of longitudinal analysis regarding the perturbations in gait across states (i.e. physiological, emotive, and/or cognitive states). More broadly, inferences to normal versus pathological gait patterns can be attributed, based on both longitudinal and non-longitudinal forms of classification. This may indicate promising research directions and experimental designs, such as creating algorithmic metrics for the quantification of fatigue, or models for forecasting episodic disorders. Furthermore, in conjunction with other measurements of physiological and environmental conditions, pathological gait classification might be applicable to inference for syndromic surveillance of infectious disease states or cognitive impairment.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識とは、コンピュータ科学分野における識別問題と呼ばれる用語である。 動作パターンに基づいて個人を識別できる様々な方法やモデルが存在する。 本稿では,歩行認識に関する現在の文献を調査し,個人間の歩行運動のパターンやモードに関するデータ収集と分析のための適切な指標,デバイス,アルゴリズムの同定を試みる。 さらに、この調査は、国家間の歩行の摂動に関する縦断的分析の幅広い範囲への関心を動機付けようとしている。 生理的、動機的、および/または認知状態)。 より広義には、通常の歩行パターンと病的歩行パターンへの推論は、縦型と非縦型の両方の分類に基づいている。 これは、疲労の定量化のためのアルゴリズムメトリクスの作成や、エピソード障害の予測モデルなど、有望な研究方向と実験的設計を示す可能性がある。 さらに、他の生理的・環境的条件の測定と合わせて、病状状態のシンドロミック監視や認知障害の推測に病理学的歩行分類を適用することができる。

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