論文の概要: Classification of anomalous gait using Machine Learning techniques and embedded sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06139v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 21:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 07:06:27.731388
• Title: Classification of anomalous gait using Machine Learning techniques and embedded sensors
• Title（参考訳）: 機械学習技術と埋め込みセンサを用いた異常歩行の分類
• Authors: T. R. D. Sa and C. M. S. Figueiredo
• Abstract要約: 従来の臨床インフラを整備し、人間の歩行検査を行えるようにするために、高い投資が求められていることが知られている。 本研究は、3D加速度計と3Dジャイロスコープ測定を取得するために、ウェアラブルデバイスで構成されるアクセス可能で現代的なソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human gait can be a predictive factor for detecting pathologies that affect human locomotion according to studies. In addition, it is known that a high investment is demanded in order to raise a traditional clinical infrastructure able to provide human gait examinations, making them unaffordable for economically vulnerable patients. In face of this scenario, this work proposes an accessible and modern solution composed of a wearable device, to acquire 3D-accelerometer and 3D-gyroscope measurements, and machine learning techniques to classify between distinct categories of induced gait disorders. In order to develop the proposed research, it was created a dataset with the target label being 4 distinct and balanced categories of anomalous gait. The machine learning techniques that achieved the best performances (in terms of accuracy) in this dataset were through the application of Principal Component Analysis algorithm following of a Support Vector Machines classifier (94 \%). Further, an architecture based on a Feedforward Neural Network yielded even better results (96 \%). Finally, it is also presented computational performance comparison between the models implemented.
• Abstract（参考訳）: 人間の歩行は、人間の移動に影響を与える病態を検出するための予測因子となる可能性がある。 また、ヒトの歩行検査ができる伝統的な臨床インフラストラクチャーを整備するために高い投資が求められ、経済的に脆弱な患者には耐えられないことが知られている。 本研究は,3次元加速度計と3次元ジャイロスコープ計測と,異なる歩行障害のカテゴリーを分類する機械学習技術を取得するためのウェアラブルデバイスからなる,アクセス可能で現代的なソリューションを提案する。 提案する研究を展開するために,ターゲットラベルが4つの異なるカテゴリの異常な歩行を示すデータセットを作成した。 このデータセットで(正確性の観点から)最高のパフォーマンスを達成した機械学習技術は、サポートベクトルマシン分類器(94 \%)に続く主成分分析アルゴリズムの適用によるものだった。 さらに、フィードフォワードニューラルネットワークに基づくアーキテクチャにより、より優れた結果(96 \%)が得られた。 最後に、実装されたモデル間の計算性能の比較も提示する。

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