論文の概要: Generation of synthetic gait data: application to multiple sclerosis patients' gait patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10377v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 17:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:37:24.672034
• Title: Generation of synthetic gait data: application to multiple sclerosis patients' gait patterns
• Title（参考訳）: 人工歩行データの作成:多発性硬化症患者の歩行パターンへの応用
• Authors: Klervi Le Gall, Lise Bellanger, David Laplaud,
• Abstract要約: 多発性硬化症(Multiple sclerosis, MS)は、若年者における非外傷性障害の主要な原因であり、その頻度は世界中で増加している。 MSにおける歩行障害の変動は、定量的歩行評価のための非侵襲的で敏感で費用対効果の高いツールの開発を必要とする。 eGait運動センサは、股関節回転を表す単位四元数時系列(QTS)を通して人間の歩行を特徴付けるように設計されており、有望なアプローチである。 しかし、臨床研究に典型的な小さなサンプルサイズは、歩行データ解析ツールの安定性に課題をもたらす。
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• Abstract: Multiple sclerosis (MS) is the leading cause of severe non-traumatic disability in young adults and its incidence is increasing worldwide. The variability of gait impairment in MS necessitates the development of a non-invasive, sensitive, and cost-effective tool for quantitative gait evaluation. The eGait movement sensor, designed to characterize human gait through unit quaternion time series (QTS) representing hip rotations, is a promising approach. However, the small sample sizes typical of clinical studies pose challenges for the stability of gait data analysis tools. To address these challenges, this article presents two key scientific contributions. First, a comprehensive framework is proposed for transforming QTS data into a form that preserves the essential geometric properties of gait while enabling the use of any tabular synthetic data generation method. Second, a synthetic data generation method is introduced, based on nearest neighbors weighting, which produces high-fidelity synthetic QTS data suitable for small datasets and private data environments. The effectiveness of the proposed method, is demonstrated through its application to MS gait data, showing very good fidelity and respect of the initial geometry of the data. Thanks to this work, we are able to produce synthetic data sets and work on the stability of clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 多発性硬化症(Multiple sclerosis, MS)は、若年者における非外傷性障害の主要な原因であり、その頻度は世界中で増加している。 MSにおける歩行障害の変動は、定量的歩行評価のための非侵襲的で敏感で費用対効果の高いツールの開発を必要とする。 eGait運動センサは、股関節回転を表す単位四元数時系列(QTS)を通して人間の歩行を特徴付けるように設計されており、有望なアプローチである。 しかし、臨床研究に典型的な小さなサンプルサイズは、歩行データ解析ツールの安定性に課題をもたらす。 これらの課題に対処するために、この記事では2つの重要な科学的貢献を紹介する。 まず,QTSデータから歩行の基本的幾何学的性質を保ちつつ,任意の表付き合成データ生成手法を有効活用する形態に変換するための包括的枠組みを提案する。 次に、近傍の重み付けに基づいて、小さなデータセットやプライベートデータ環境に適した高忠実な合成QTSデータを生成する合成データ生成手法を提案する。 提案手法の有効性は,MS歩行データに適用することで実証され,データの初期形状の忠実度と尊敬度が非常に高い。 この研究により、我々は合成データセットを作成でき、クラスタリング法の安定性に取り組むことができる。

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