Detecting Tap Events from a Foot-Tapping Test with an Accelerometer: Validation of Teager-Kaiser Energy Operator and Discrete Wavelet Transform
Notice bibliographique
Résumé
Foot-tapping is used to evaluate functional and cognitive ability of people with and without neurological disorders. Accurate tap event detection during this test is key. This study validated the accuracy of two algorithms: Ⅰ) Teager-Kaiser energy operator in conjunction with the Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (TKEO-MODWT) and II) Discrete Wavelet Transform (DWT), for detecting tap events from accelerometer data during a unilateral foot-tapping test. These algorithms have been validated for tap detection during finger-tapping tests in healthy younger adults and people with Parkinson’s disease. However, their accuracy for detecting taps during a foot-tapping test has not been explored. Thirty-three participants (15 older adults aged 65 and above, and 18 young-midlife adults 64 years old and under) performed a dominant and nondominant unilateral foot-tapping test. Data were recorded using an accelerometer and a force plate. The sensitivity, precision, mean absolute error in tap detection, and timing detected by the two algorithms from the accelerometer data were compared against true taps recorded using a force plate. Both algorithms (TKEO-MODWT and DWT) were robust for detecting foot-tapping taps. Algorithm Ⅰ (TKEO-MODWT) consistently outperformed algorithm Ⅱ (DWT), achieving higher sensitivity and precision. Additionally, algorithm Ⅰ (TKEO- MODWT) resulted in lower mean absolute error between detected taps and the true taps for both feet in both groups. TKEO-MODWT provides an accurate tool for objectively assessing unilateral foot-tapping in young-midlife adults and older adults using only an accelerometer, and could add to the clinical assessment of functional and cognitive assessment of older adults.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».