慣性センサデータにおけるマルチ次元シーケンスダイナミック時間ワーピングを用いた自由歩行運動時のストライドセグメント化

BARTH Jens; BARTH Jens; OBERNDORFER Caecilia; OBERNDORFER Caecilia; PASLUOSTA Cristian; SCHUELEIN Samuel; GASSNER Heiko; REINFELDER Samuel; KUGLER Patrick; SCHULDHAUS Dominik; WINKLER Juergen; KLUCKEN Jochen; ESKOFIER Bjoern M.

文献

J-GLOBAL ID：201502243178615679 整理番号：15A0670253

慣性センサデータにおけるマルチ次元シーケンスダイナミック時間ワーピングを用いた自由歩行運動時のストライドセグメント化

Stride Segmentation during Free Walk Movements Using Multi-Dimensional Subsequence Dynamic Time Warping on Inertial Sensor Data

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資料名：
巻： 15 号： 3 ページ： 6419-6440 (WEB ONLY) 発行年： 2015年03月
JST資料番号： U7015A ISSN： 1424-8220 CODEN： SENSC9 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

歩行パターンにおける変化は個人の健康についての重要情報を提供する。センサベースの歩行解析を実施するためには,連続運動シーケンスから自動的に単独ストライドをセグメント化するための方法論の開発が必須である。本研究では,慣性センサシグナルからストライドを分離するための時間-不変鋳型マッチングに基づくアルゴリズムを開発した。靴にマウントしたジャイロスコープと加速度計を,40名の高齢コントロールと15名のParkinson病患者と15名の高齢患者の歩行データを記録するために使用した。各ストライドを直線の40m歩行試験からと,ビデオモニタ自由歩行シーケンスから手動でラベル化した。マルチ次元サブシーケンスダイナミック時間ワーピング(msDTW)アプローチを25名の高齢コントロールから構築した事前定義ストライド鋳型のパターンマッチングのための検索に使用した。40m歩行試験についての98%(再現率98%,精度98%)と自由歩行試験についての97%(再現率97%と精度97%)のF測定を3群について得た。一般的なピーク検出法と比較して,15%のF測定改善を明らかとなった。msDTWは標準化歩行試験と自由歩行の両者からのセグメント化研究について頑強であることを証明した。本アプローチは日常生活の活動時の個別化ストライドセグメント化の基盤として機能するかもしれない。(翻訳著者抄録)

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生体計測

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