A Simple, Low-Cost and Efficient Gait Analyzer for Wearable Healthcare Applications
Notice bibliographique
Résumé
The aging population is projected to rise significantly due to continuous improvements in healthcare, personal and environmental hygiene, nutrition, and education. This large aging demographic may cause adverse socio-economic impacts in terms of the costs associated with healthcare and social services. In order to support the healthcare needs of the elderly in a cost-effective manner, affordable, non-invasive, easy-to-use, and reliable predictive diagnostic and monitoring solutions are required. Therefore, walking or gait, being a good indicator of our overall health status may be exploited as a simple, noninvasive, and reliable metric for health assessment. In this paper, we report on a simple, low-cost, and non-invasive gait analyzer that can quantitatively identify the healthy gait corresponding to gender and age, and can thereby evaluate an individual's gait with respect to the baseline characteristics of his/her peer group. The analyzer uses low-cost, wireless, and miniature micro-electromechanical sensor-based inertial motion sensors to obtain acceleration and angular velocity of walking from both legs. Upon constructing a database of walking signals from 74 healthy subjects aged 18-65 years, we employed the computationally efficient discrete wavelet packet analysis method to extract a set of temporal, statistical, and energy features. The features obtained from the apparently healthy subjects were classified using the support vector machine, forming two distinct clusters in the baseline gait characteristics corresponding to gender and age. This simple and inexpensive gait analyzer can potentially be transformed into a portable and continual remote monitoring tool to evaluate and early diagnose the decline of the musculoskeletal or cognitive health of the user, thus facilitating healthy aging at home.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».