Gait analysis using smartwatches
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Yürüme karakteristiklerinin takibi ortopedi, spor, rehabilitasyon ve nöroloji gibi birçok alanda kullanılan önemli bir araçtır. Mevcut yürüme analizi teknikleri klinik bir ortamı ve birçok ekipmanı gerektirmektedir. Bu çalışmada, göze batmayan ve konforlu bir yürüme analizi sistemi sunulmuştur. İvmeölçer ve jiroskop gibi gömülü sensörlere sahip olan akıllı saatler üç temel yürüme parametresinin tespiti için kullanılmıştır: adım uzunluğu, salınım süresi ve basma süresi.Farklı yaşlardan ve cinsiyetlerden, sağlıklı ve gönüllü 26 kişiden klinik ortamda veri toplanmıştır. Katılımcıların her iki bileklerine de birer akıllı saat takılmış, ivmeölçer ve jiroskop sensörlerinden veri toplanmıştır. Toplanan veri bir ön işlemden geçirildikten sonra adım özellikleri elde edilmiştir. İlgili yürüme parametreleri çeşitli regresyon modelleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmış ve klinik tedavi uzmanının altın standart yürüme yolunu kullanarak elde ettiği referans değerlerle karşılaştırılmıştır.Lineer Regresyon (LR), Gaussian Proses Regresyonu (GPR), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Regresyon Ağacı makine öğrenimi algoritmaları ve Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) sinir ağı mimarisini içeren teknikler veriye uygun bir model geliştirmek için kullanılmıştır. Modellerin performansı temel bir hata ölçüm parametresi olan Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ile ölçülmüştür. Veriye en uygun model Gaussian Proses Regresyonu (GPR) olarak tespit edilmiştir. İlgili modelde adım uzunluğu 5.29 cm Kök Ortalama Kare Hata değeri ile hesaplanmıştır.Sensörlerin yerleştirildikleri konumun literatürde mevcut çalışmalara göre daha az kullanışlı bir yerde, yani bileklerde olmasına karşın, akıllı saatlerle yapılan yürüme analizinde umut verici sonuçlar ortaya çıkmış ve gelecek çalışmalar için teşvik edici nitelikte olmuştur. Monitoring gait characteristics is an important tool used in many areas including orthopedics, sports, rehabilitation and neurology. Current methods applied to analyze the gait need clinical settings and equipments for measuring gait parameters. In this study, we propose an unobtrusive and comfortable system to perform gait analysis. Smartwatches equipped with embedded sensors including accelerometer and gyroscope are used to extract three main parameters of gait: step length, swing time and stance time. Data is collected from 26 healthy and volunteer participants with different ages and genders in clinical settings. Subjects wore smartwatches on both wrists, data is collected from two sensors: accelerometer and gyroscope. The data is preprocessed and step features are extracted. Relevant gait parameters are estimated using various regression models and compared with the ground truth data coming from the clinician using the golden standard instrumented walkway.Four machine learning algorithms including Linear Regression (LR), Gaussian Process Regression (GPR), Support Vector Machine (SVM) and Regression Tree, and two neural network architectures Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) are used to fit data. Performance of the models is measured using a basic error metric, i.e. RMSE. The best model fitting the data is found as GPR. Its RMSE value for the step length (cm) estimation is calculated as 5.29 cm.Besides the placement of sensors is less convenient than the state of the art studies, the gait analysis with smartwatches gives promising results and encourages for extended future studies.
Collections