Sensor-based systems for diagnosis or therapy support of motor dysfunctions need methodologies of automatically stride detection from movement sequences. In this proposal, we developed a stride detection system for daily life use. We compared mostly used algorithms min-max patterns, dynamic time warping, convolutional neural networks (CNN), and automatic framing using two data sets of 32 healthy and 28 Parkinson's disease (PD) persons. We developed an insole with force and IMU sensors to record the gait data. The PD patients carried out the standardized time up and go test, and the healthy persons a daily life activities test (walking, sitting, standing, ascending and descending stairs). As an automatically stride detection process for daily life use, we propose a first stride detection using automatic framing, and after normalization and resampling data a CNN is used. A F1-score of 0.938 (recall 0.968, precision 0.910) for time up and go test and of 0.944 (recall 0.992, precision 0.901) for daily life activities test were obtained for CNN. Compared to the other detection methods, up to 6% F-measure improvement was shown. Keywords Stride detection Á Gait analysis Á Inertial sensors Á Parkinson's disease Á Validation Á Dynamic time warping Á Time up and go test Á Convolutional neural networks & Tobias Steinmetzer
Zusammenfassung F?r die Verbesserung und Erweiterung von Therapiem?glichkeiten f?r neurovaskul?re Erkrankungen bedarf es Messmethoden zur Bestimmung der Funktionalit?ten des Nerv-Muskel-Systems auf den verschiedenen Ebenen des Nervensystems, die klinische Einsch?tzungen erg?nzen. Dies erscheint u.?a. auch f?r klinisch pharmakologische Studien von Bedeutung. Motorische Defizite zeigen sich konkret u.?a. in Ver?nderungen von Kraftentfaltung, Gang und posturaler Stabilit?t, d.?h. in Gr??en, die seitens der Sport- und Bewegungswissenschaft inzwischen stabil erfasst und rationell ausgewertet werden. Die Arbeit begr?ndet am Modell der degenerativen zerebralen Mikroangiopathie (DCM) die Aussagekraft solcher Parameter f?r Verlaufsbeurteilungen und Ver?nderungsmessungen zumindest von Teilaspekten dieser Erkrankung. Daran ankn?pfend wird trainingswissenschaftlich untersucht, ob es sinnvoll erscheint, mechanische Ganzk?rperschwingungen als kontrolliertes Vibrationstraining insbesondere bei Patienten einzusetzen, die aus energetischen und/oder koordinativen Gr?nden nicht in der Lage sind, ein ?bliches Trainingsprogramm (z.?B. Gangtraining) zu absolvieren. Der theoretische Ansatz bedarf einer Herleitung aus der aktuellen medizinischen und sportwissenschaftlichen Literatur gepaart mit Erfahrungswerten und eine hieraus gegr?ndete Pilotstudie demonstriert Machbarkeit, Akzeptanz und Effektivit?t bez?glich Muskelkraft, posturaler Stabilit?t und Lebensqualit?t. Auch bez?glich der Gangparameter Geschwindigkeit, Doppelschrittl?nge, Kadenz, Regularit?t und Schrittsymmetrie zeigten sich Effekte, die sich allerdings bei einer Untersuchungsgruppe von n=32 und einem Training ?ber 10 Wochen 3-mal w?chentlich f?r etwa 20?min statistisch noch nicht sichern lie?en.
PC was independent of frame rate and ECA. Tmin was shorter with higher frame rates. Due to a very rapid decay at 5 Hz, the ideal frame rate should be about 1 Hz, that is, because the number of frames acquired within Tmin and therefore signal-to-noise ratio is higher at 1 Hz. Since the algorithm is complex (high RE) and more artifacts should occur in patients (insufficient bone window, etc), a triggering of the insonations by, for example, heart rate could decrease artifacts and increase diagnostic power of CODIM.
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