La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Gait Phase Partitioning and Footprint Detection Using Mutually Constrained Piecewise Linear Approximation with Dynamic Programming Partitionnement des phases de marche et détection de l'empreinte à l'aide d'une approximation linéaire par morceaux mutuellement contrainte avec programmation dynamique

Makoto YASUKAWA, Yasushi MAKIHARA, Toshinori HOSOI, Masahiro KUBO, Yasushi YAGI

  • Vues en texte intégral

    0

  • Citer

Résumé:

L'analyse de la marche humaine a été largement utilisée dans les domaines médicaux et de la santé. Il est essentiel d'extraire les caractéristiques spatio-temporelles de la démarche (par exemple, la durée d'un seul appui, la longueur du pas et l'angle des orteils) en divisant la phase de marche et en estimant la position/orientation de l'empreinte dans ces champs. Par conséquent, nous proposons une méthode pour partitionner la phase de marche en fonction d'une séquence de positions du pied en utilisant une approximation linéaire par morceaux mutuellement contrainte avec une programmation dynamique, qui représente non seulement bien la démarche normale mais également la démarche pathologique sans données d'entraînement. Nous proposons également une méthode de détection des empreintes de pas en accumulant les bords des orteils sur le plan du sol pendant les phases d'appui, ce qui nous permet de détecter les empreintes de pas plus clairement qu'une méthode conventionnelle. Enfin, nous extrayons quatre paramètres spatiaux/temporels de démarche pour évaluer la précision : durée d’appui simple, durée d’appui double, angle d’orteil et longueur de pas. Nous avons mené des expériences pour valider la méthode proposée en utilisant deux types de modèles de démarche, à savoir une démarche hémiplégique saine et imitée, auprès de 10 sujets. Nous avons confirmé que la méthode proposée pouvait estimer les paramètres spatiaux/temporels de la démarche avec plus de précision qu'une méthode conventionnelle basée sur le squelette, quel que soit le modèle de démarche.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.11 pp.1951-1962
Date de publication
2021/11/01
Publicisé
2021/08/02
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020ZDP7503
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Ingénierie de réadaptation et technologie d’assistance

Auteurs

Makoto YASUKAWA
  Osaka University
Yasushi MAKIHARA
  Osaka University
Toshinori HOSOI
  NEC Corporation
Masahiro KUBO
  NEC Corporation
Yasushi YAGI
  Osaka University

Mots-clés

Table des matières