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J-GLOBAL ID：202002230903081736   整理番号：20A2275776

歩行データのバイクラスタリングアルゴリズムの比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study of Biclustering Algorithms of Gait Data

著者 (4件)： Minta-Bielecka Katarzyna (Bialystok University of Technology, Bialystok, Poland) ,  Pauk Jolanta (Bialystok University of Technology, Bialystok, Poland) ,  Pauk Jolanta (Glenrose Rehabilitation Hospital, Edmonton, Canada) ,  Wasilewska Agnieszka (Bialystok University of Technology, Bialystok, Poland)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1223  ページ： 39-46  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳卒中は機能的および神経学的障害の原因であり,運動を有意に制限し,歩行異常の原因である。本研究の目的は,股関節,膝および足関節角度および関節パワーデータが,歩行サイクルのあらゆる相の間の歩行障害を推定するために使用できるかどうかを調査することであった。30人の片麻痺患者を採用した。2つの力プラットフォームを統合したモーションキャプチャシステムを用いて,歩行データを測定した。バイクラスタリングアルゴリズムCCとKMBを用いて,片麻痺歩行パターンを分類した。歩行サイクル中の下肢関節間の類似性を示すよく分離したバイクラスタを,データから得た。CCとKMBアルゴリズムの両方は,試験した両データセットで同等のパターンを見出した。しかし,アルゴリズムKMBは,CCによって発見されたバイクラスタのスーパーセットとして考えられるバイクラスタを検出することができる。両方の提案したアルゴリズムは,臨床意思決定をサポートするために,システムに首尾よく適応できる。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  意思決定 ,  *ラスタ ,  股関節 ,  脳卒中 ,  類似性 ,  片麻痺
準シソーラス用語： 関節角度 ,  歩行周期 ,  歩行パターン ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *バイクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： バイクラスタリング ,  歩行パターン ,  片麻痺 ,  バイクラスタ ,  関節角度 ,  ジョイントパワー

分類 (1件)： リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 歩行 ,  研究