A reliable gait phase detection system
Notice bibliographique
Résumé
A new highly reliable gait phase detection system, which can be used in gait analysis applications and to control the gait cycle of a neuroprosthesis for walking, is described. The system was designed to detect in real-time the following gait phases: stance, heel-off, swing, and heel-strike. The gait phase detection system employed a gyroscope to measure the angular velocity of the foot and three force sensitive resistors to assess the forces exerted by the foot on the shoe sole during walking. A rule-based detection algorithm, which was running on a portable microprocessor board, processed the sensor signals. In the presented experimental study ten able body subjects and six subjects with impaired gait tested the device in both indoor and outdoor environments (0-25 degrees C). The subjects were asked to walk on flat and irregular surfaces, to step over small obstacles, to walk on inclined surfaces, and to ascend and descend stairs. Despite the significant variation in the individual walking styles the system achieved an overall detection reliability above 99% for both subject groups for the tasks involving walking on flat, irregular, and inclined surfaces. In the case of stair climbing and descending tasks the success rate of the system was above 99% for the able body subjects and above 96 % for the subjects with impaired gait. The experiments also showed that the gait phase detection system, unlike other similar devices, was insensitive to perturbations caused by nonwalking activities such as weight shifting between legs during standing, feet sliding, sitting down, and standing up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».