Preliminary Investigation of Textile-Based Strain Sensors for the Detection of Human Gait Phases Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Human gait analysis is a common but also challenging method to diagnose and characterize gait disorders. In recent years, wearable technologies have been investigated for gait analysis including gait phase detection with promising results. In this paper, we investigated the feasibility of a textile-based strain sensor integrated into an ankle brace to detect gait phases. This threadlike resistive sensor detects elongations and is, flexible and easy to integrate into textiles. In a laboratory study, five healthy subjects wearing the ankle brace were asked to walk at various low speeds while the sensor data were recorded. Three commonly used machine learning algorithms (random forest, support vector machines, and neural network) were investigated to differentiate between four phases (initial contact, mid-stance, pre-swing, swing) of the walking data. The random forest classifier performed best on our data set followed by neural network and support vector machines. Using to-fold cross-validation, an average accuracy of 95.49% ± 2.32% was achieved. This result compares well to other methods such as IMU-based technologies and demonstrates the feasibility of our approach of using textile-based strain sensors to detect gait phases in human walking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».