用移动辅助工具为老年人设计步态识别算法:前性队列研究

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 保持流动性对于老年人的独立性和预防跌倒至关重要.
• 可穿戴技术可以跟踪身体活动,但现有的步态识别算法对老年人缺乏准确性,特别是那些使用移动辅助器的人.

研究的目的:

• 为老年人开发一种步态识别算法,该算法对移动辅助器的使用具有稳定性.
• 使用手腕穿戴的可穿戴设备,以实现广泛适用的方法.

主要方法:

• 收集了17名老年人的行走和日常活动数据,其中10人使用移动辅助器.
• 开发了一种基于启发式的计算轻量级算法,使用加速度计数据和波模式.
• 使用超参数调整优化算法参数与帕森树估计器在一个离开一个主体的验证.

主要成果:

• 校准算法检测到老年人的微妙步行模式,扩大频率范围并调整超比率.
• 灵敏度从0.11增加到0.73,F1得分从0.15增加到0.73,特异性从0.99减少到0.75.
• 成功识别了老年人带有和没有移动辅助器的行走模式.

结论:

• 开发的算法显示了对监测老年人身体活动的承诺,在计算上轻量级和可解释.
• 校准方法可以适应新种群,由于依赖标准加速度计数据,采用障碍很低.
• 需要进一步验证使用移动辅助器件的大队伍,以改进这个群体的参数.