Ambulatory Center of Mass Prediction Using Body Accelerations and Center of Foot Pressure
Notice bibliographique
Résumé
The center of body mass (COM), center of foot pressure (COP), and body segment acceleration signals are commonly used to indicate movement performance and stability during standing activities and walking. For balance maintenance and restoration, the human brain is capable of estimating and predicting the COM even in the absence of visual or vestibular information. Thus, we hypothesized that the COM may be acquired through the processing of proprioceptive somatosensory information, represented by body segment accelerations, and an external spatial reference, the ground support, represented by the COP. To investigate this hypothesis, we modeled the relationships that exist between the COP and accelerometer data with the 3-D COM trajectory, during walking on firm and irregular surfaces. The models accounted for 99.85 +/- 0.20% and 99.77 +/- 0.39% of the resultant COM trajectory's variability for the firm and irregular surfaces, respectively. This corresponded to a percentage error between the estimated and actual resultant COM of 16.06 +/- 11.11% for the firm surface and 21.41 +/- 12.70% for the doweling surface. In turn, this translates into an absolute error between the true and actual resultant COM of 3.62 +/- 2.69 cm and 4.74 +/- 3.01 cm for the firm and doweling surfaces, respectively. The model is novel in that it does not require any calibration and provides a reasonably accurate estimation of the COM, which can be compared to the brain's balance performance. Hence, this model could be used instead of the cumbersome method of video motion analysis for COM calculation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».