Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Gait Abnormality Detection Using Dual-Dataset CNN-LSTM Models

論文の概要: Explainable Gait Abnormality Detection Using Dual-Dataset CNN-LSTM Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16472v1
Date: Fri, 19 Sep 2025 23:53:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.808418
Title: Explainable Gait Abnormality Detection Using Dual-Dataset CNN-LSTM Models
Title（参考訳）: デュアルデータセットCNN-LSTMモデルを用いた説明可能な歩行異常検出
Authors: Parth Agarwal, Sangaa Chatterjee, Md Faisal Kabir, Suman Saha,
Abstract要約: 本稿では,GAVDとOU-Mのシルエット上の3D分岐を用いた2分岐CNN-LSTMフレームワークを提案する。ホールドアウトセットでは、強いリコールとF1で98.6%の精度を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2524460438908702
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Gait is a key indicator in diagnosing movement disorders, but most models lack interpretability and rely on single datasets. We propose a dual-branch CNN-LSTM framework a 1D branch on joint-based features from GAVD and a 3D branch on silhouettes from OU-MVLP. Interpretability is provided by SHAP (temporal attributions) and Grad-CAM (spatial localization).On held-out sets, the system achieves 98.6% accuracy with strong recall and F1. This approach advances explainable gait analysis across both clinical and biometric domains.
Abstract（参考訳）: 歩行は運動障害の診断において重要な指標であるが、ほとんどのモデルは解釈可能性に欠け、単一のデータセットに依存している。本稿では,GAVDとOU-MVLPのシルエット上の3D分岐を用いた2分岐CNN-LSTMフレームワークを提案する。解釈性はSHAP(時間的属性)とGrad-CAM(空間的局在)によって提供される。ホールドアウトセットでは、強いリコールとF1で98.6%の精度を達成する。このアプローチは、臨床領域と生体領域の両方にわたる説明可能な歩行分析を推し進める。

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