Exploration of Gait Parameters Affecting the Accuracy of Force Myography-Based Gait Phase Detection
Notice bibliographique
Résumé
Gait analysis has been considered in various scenarios to provide information about the ambulatory physical activity. In this regard, studying gait phases can provide valuable information about the quality of gait. Force myography (FMG) techniques have been successfully employed to detect gait events using pattern recognition methods. This paper explores how the accuracy of detecting gait phases is correlated with the parameters of gait and FMG signal. To this end, FMG data were collected from 11 volunteers walking on a treadmill with a custom-designed FMG ankle band. The collected FMG data were classified into four gait phases using Linear Discriminant Analysis (LDA) algorithm. The correlation between the error in classification and the parameters of gait and FMG signal was then investigated. The results show that in comparison with other studied parameters, variations in stride length have the most impact on the accuracy of gait phase classification with a coefficient of determination (R2) of 0.80. Such an effect is more pronounced when signal power-related features, such as root mean square (RMS), are used in the classification algorithm. This study provides insight into the factors affecting the accuracy of FMG-based techniques for gait analysis and is a preliminary step towards developing high performance FMG-based wearable ambulatory activity monitoring systems.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».