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Soumission d'article: A Deep Learning Approach for Foot Trajectory Estimation in Gait Analysis using Inertial Sensors

Soumission d'un article par notre partenaire Fraunhofer AICOS

Vânia Guimarães et son équipe de Fraunhofer AICOS ont publié avec succès un article dans Sensors : Sensors est le principal journal international, à accès libre, évalué par les pairs, sur la science et la technologie des capteurs.

A Deep Learning Approach for Foot Trajectory Estimation in Gait Analysis using Inertial Sensors

La performance de la marche est un marqueur important du déclin moteur et cognitif chez les personnes âgées. L'analyse instrumentée de la marche à l'aide de capteurs inertiels permet l'évaluation complète des paramètres spatio-temporels de la marche, offrant ainsi une alternative aux évaluations en laboratoire. Pour estimer les paramètres de la marche, les trajectoires des pieds sont typiquement obtenues en intégrant l'accélération deux fois. Cependant, pour faire face aux erreurs d'intégration cumulatives, des stratégies supplémentaires de traitement des erreurs sont nécessaires. Dans cette étude, nous proposons une approche alternative basée sur un réseau neuronal récurrent profond pour estimer les trajectoires du talon et des orteils. Nous proposons une transformation du cadre de coordonnées pour les trajectoires des foulées qui élimine la dépendance des foulées précédentes et des trajectoires des orteils. la dépendance des foulées précédentes et des entrées externes. Les trajectoires prédites sont utilisées pour estimer un ensemble étendu de paramètres spatio-temporels de la marche. Nous évaluons les résultats dans un Nous évaluons les résultats dans un ensemble de données comprenant des données de capteurs inertiels portés sur le pied acquises par un groupe de jeunes adultes, en utilisant un système de capture de mouvement optique comme référence. Les trajectoires du talon et des orteils sont sont prédites avec de faibles erreurs, en ligne avec les trajectoires de référence. Un bon accord est également obtenu entre les paramètres de marche de référence et les paramètres de marche estimés, en particulier lorsque les foulées tournantes sont exclues de l'analyse. La performance de la méthode s'avère robuste aux conditions imparfaites d'alignement capteur-pied.

Lien vers l'article: https://doi.org/10.3390/s21227517.