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J-GLOBAL ID：201802259395266761   整理番号：18A1896365

計測履物による運動学的歩行パラメータ推定のための回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Regression Models for Estimating Kinematic Gait Parameters with Instrumented Footwear

著者 (5件)： Zhang Huanghe (Stevens Institute of Technology, The Wearable Robotic Systems (WRS) Lab., Hoboken, NJ, 07030, USA) ,  Tay Mey Olivares (Stevens Institute of Technology, The Wearable Robotic Systems (WRS) Lab., Hoboken, NJ, 07030, USA) ,  Suar Zeynep (Stevens Institute of Technology, Biological Dynamics and Devices Lab., Hoboken, NJ, 07030, USA) ,  Kurt Mehmet (Stevens Institute of Technology, Biological Dynamics and Devices Lab., Hoboken, NJ, 07030, USA) ,  Zanotto Damiano (Stevens Institute of Technology, The Wearable Robotic Systems (WRS) Lab., Hoboken, NJ, 07030, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BioRob  ページ： 1169-1174  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 定量的歩行評価は,典型的には光学的運動捕捉システムと力プレートを含み,高い運転コストをもたらす。Footuparベースの動き追跡システムは,制約のない環境におけるリアルタイム歩行解析のための携帯可能で手頃な解決策を提供することができる。しかし,これらのシステムの比較的低い精度は,それらの広範な使用に対する障壁をまだ示している。本論文では,線形および学習に基づく回帰モデルが,異なる速度で歩行したN=±b9の健常被験者のグループからの計装化インソール(Sporsole)により得られた運動学的歩行パラメータのセットの生推定を実質的に改善できることを示した。参照データを生成するために金標準装置を用いて,歩行速度の変化に対する精度,およびロバスト性に関して,最小絶対誤差および選択演算子(LASSO)およびサポートベクトル回帰(SVR)モデルを比較した。結果は,SVRがLASSOより優れていることを示した。実際に,ストリード長,速度および足底クリアランスにおける平均絶対誤差(MAE)は,LASSOに対して±b1.28±±b0.42%および±b3.72±±b0.87%,SVRに対して±b1.13±±b0.08%および±b3.00±±b0.87%であった。これらの知見は,基礎に基づくシステムが,制約されていない環境における歩行パラメータの基本的セットを評価するための実験室装置に対する妥当な代替案を表す可能性があるという証拠を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *履物 ,  捕獲 ,  *パラメータ推定 ,  *回帰モデル ,  金 ,  *歩行 ,  ロバスト性 ,  線形性
準シソーラス用語： 足裏 ,  サポートベクトル回帰 ,  絶対誤差 ,  歩行速度 ,  インソール ,  被験者 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計測 ,  履物 ,  運動学 ,  歩行 ,  パラメータ推定 ,  回帰モデル