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Development of Artificial Neural Network Based Automatic Stride Length Estimation Method Using IMU: Validation Test with Healthy Subjects Développement d'une méthode d'estimation automatique de la longueur de foulée basée sur un réseau neuronal artificiel à l'aide de l'IMU : test de validation avec des sujets sains

Yoshitaka NOZAKI, Takashi WATANABE

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Résumé:

La rééducation et l'évaluation de la fonction motrice sont importantes pour les patients handicapés moteurs. Dans l'estimation de la longueur de foulée à l'aide d'une IMU fixée au pied, il est nécessaire de détecter le temps de l'état de mouvement, dans lequel l'accélération doit être intégrée. Dans notre étude précédente, des seuils d'accélération étaient utilisés pour déterminer la section d'intégration, il était donc nécessaire d'ajuster les valeurs seuils pour chaque sujet. Le but de cette étude était de développer une méthode d'estimation automatique de la longueur de foulée à l'aide d'un réseau de neurones artificiels (ANN). Dans cet article, un ANN à 4 couches avec des couches d'extraction de fonctionnalités entraînées par un encodeur automatique a été testé. De plus, les méthodes de recherche du minimum local d'accélération ou de sortie ANN après détection de la section d'état de mouvement par ANN ont été examinées. La méthode proposée a estimé la longueur de foulée pour les sujets sains avec une erreur de -1.88 ± 2.36 %, ce qui était presque la même que la méthode précédente basée sur un seuil (-0.97 ± 2.68 %). Les coefficients de corrélation entre la longueur de foulée estimée et la valeur de référence étaient respectivement de 0.981 et 0.976 pour les méthodes proposées et précédentes. Les plages d'erreur hors valeurs aberrantes étaient comprises entre -7.03 % et 3.23 %, entre -7.13 % et 5.09 % pour les méthodes proposées et précédentes, respectivement. La méthode proposée serait efficace parce que la plage d’erreurs était plus petite que la méthode conventionnelle et qu’aucun ajustement de seuil n’était nécessaire.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.9 pp.2027-2031
Date de publication
2020/09/01
Publicisé
2020/06/10
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8227
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Génie biologique

Auteurs

Yoshitaka NOZAKI
  Tohoku University
Takashi WATANABE
  Tohoku University

Mots-clés

Table des matières