Gait analysis and fall risk assessment with wearable inertial sensors
Giyilebilir hareket algılayıcıları ile yürüme analizi ve düşme riski değerlendirmesi
- Tez No: 539356
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM ERSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 162
Özet
Aletli yürüme bantları ve kameralı hareket yakalama sistemleri yürüme analizi için altın standart olarak kabul edilmektedir, fakat yüksek maliyetlidirler ve yalnızca hastanelerde veya yürüme kliniklerinde bulunurlar. Bu nedenle, hastane dışı kullanıma uygun mobil ve yaygın bir alternatif gereklilik haline gelmiştir. Giyilebilir hareket algılayıcılarının hareket analizi için kullanımının literatürde ümit verici örnekleri olmasına rağmen, çoğu çalışma veri toplama ve algılayıcıların yerleştirilmesi ile ilgili problemleri göz ardı etmektedir. Dahası, tipik varsayımların bazıları patolojik yürüme ile uyum göstermemekte ve hataları artırmaktadır. Bu zorlukları aşmak amacıyla, en güncel yürüme analizi yöntemlerini ileriye taşıyan giyilebilir hareket algılayıcılı bir hareket analizi sistemi öneriyoruz. Sistemimiz birçok veri toplama zorluğu ile baş edebilmekte ve patolojik yürüme koşullarında da çalışabilmektedir. Sistem zengin bir yürüme parametreleri kümesi çıkartabilmekte ve kolayca yorumlanabilen adım profili görselleştirmeleri üretebilmektedir. Sistemimizin başarımını doğrulamak ve klinik kullanıma uygunluğunu vurgulamak için 60'tan fazla nörolojik hastadan yürüme verisi topladık ve nörolojik hastalıklara özgü anahtar yürüme parametrelerini belirlemek adına bir öznitelik seçme çalışması yürüttük. Ayrıca, yürüme parametrelerinin yüksek seviyeli bir çıkarım problemi için uygunluğunu göstermek amacıyla, derin öğrenme yöntemlerinden faydalanan bir otomatik düşme riski değerlendirmesi çözümü önerdik. Elde edilen sınıflandırma başarısı var olan çözümlerden daha üstündür. Bu katkılara ek olarak, düşme riski yöntemlerinin yaygın bir sağlık hizmetine nasıl dönüştürülebileceğini gösteren, bir dizi kullanıcının aynı anda ve gerçekçi ortamlarda kullanabileceği bir hesaplama ve iletişim mimarisinin tasarımını ve değerlendirmesini sunduk.
Özet (Çeviri)
The gold standards for gait analysis are instrumented walkways and camera-based motion capture systems which are highly accurate, but require costly infrastructure and are only available in hospitals and specialized gait clinics. Hence, a mobile and pervasive alternative suitable for non-hospital settings is a clinical necessity. Using wearable inertial sensors for gait analysis has been explored in the literature with promising results; however, the majority of the existing work do not consider realistic conditions where data collection and sensor placement imperfections are imminent. Moreover, some of the typical underlying assumptions are not compatible with pathological gait, decreasing the accuracy. To overcome these challenges, we propose a wearable inertial sensor-based gait analysis system that builds upon the state-of-the-art gait analysis methods. Our system copes with various data collection difficulties and relaxes some of the assumptions invalid for pathological gait. The system is able to extract a rich set of standard gait parameters and produce average stride profile visualizations, easily interpretable by clinicians. To validate the success of our system and highlight its clinical applicability, we collected a gait dataset from more than 60 neurological disorder patients and conducted a feature selection study to identify the key gait parameters in neurological disorders. To demonstrate how the extracted gait parameters can be used for a higher level inference problem, we also introduce an automated fall risk assessment solution, exploiting deep learning methods. The achieved classification accuracies outperform the existing solutions. As a final contribution, we present the design and evaluation of a computing and communication architecture that shows how the fall risk assessment methods can be transformed into a pervasive healthcare service that can handle numerous users concurrently under realistic conditions.
Benzer Tezler
- Fall risk assessment using gait parameters
Yürüme parametrelerini kullanarak düşme riski değerlendirmesi
NEZİHE PEHLİVAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
- Kronik obstrüktif akciğer hastalığında yürüyüş sırasında yürüyüşün zaman mesafe karakteristikleri ve kol salınımlarının incelenmesi
Investigation of spatiotemporal gait parameters and arm swings characteristics during gait in patients with chronic obstructive pulmonary disease
HİDAYE YAMIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizyoterapi ve RehabilitasyonHacettepe ÜniversitesiKalp ve Solunum Fizyoterapisi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYNUR DEMİREL
- Tip 2 diyabetli hastalarda kırılganlığın denge ve düşme riski üzerine etkisi
The effect of frailty on balance and fall risk in type 2 diabetic patients
GÜLŞAH TURANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizyoterapi ve RehabilitasyonKırıkkale ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL SERTEL
- Üst ekstremitesi etkilenmiş çocuklarda fonksiyondaki iyileşmenin taban basıncı, denge ve yürümeye etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of improvement in function on foot pressure, balance and gait in children with upper extremity affected
GÖKÇE LEBLEBİCİ
Doktora
Türkçe
2021
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. ELA TARAKCI
- 65 yaş ve üzeri bireylerin sağlık sorunlarının değerlendirilmesi : Düşme riskiyle ilişkili faktörlerin belirlenmesi
Health issues assessment of people aged 65 or older : Identifing risk factors associated with fall risk
ABDULLAH TEKSAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Aile HekimliğiAkdeniz ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAMAN