Revista de Ingeniería Biomédica y Dispositivos Médicos
Acceso abierto

abstracto

Un sistema móvil e inteligente de evaluación de la marcha para la detección de asimetría mediante la clasificación basada en el aprendizaje automático

Sebastian Márquez J, Roozbeh Atri, Masudur R Siddiquee, Connie Leung y Ou Bai

La asimetría de la marcha se caracteriza por las diferencias dinámicas entre las extremidades contralaterales; dominio. En este estudio, se desarrolló un sistema móvil de evaluación de la marcha para evaluar la asimetría de la marcha en personas con discrepancia simulada en la longitud de las piernas (sLLD). La LLD es un trastorno que afecta al 40-70% de la población que requiere intervención clínica cuando la disimilitud entre las extremidades supera el 3,7%. En aplicaciones fuera de la clínica, se puede usar un sistema de simetría de la marcha ambulatoria para monitorear los resultados posquirúrgicos en función de las características temporales y cinéticas objetivas. Para esto, se diseñó y probó un sistema inalámbrico de simetría de la marcha para medir las fuerzas de reacción del suelo de los sensores de presión usados en la plantilla. Se extrajeron trece métricas de un grupo de 9 sujetos y se realizó un análisis discriminante lineal para la selección de características. Se utilizaron clasificadores de aprendizaje automático para diferenciar entre caminar normal y sLLD. La aplicación de la votación mayoritaria a un clasificador Ensemble AdaBoost Tree dio como resultado una precisión general del 89,9 %, una tasa de falsos positivos del 3,9 % y una sensibilidad del 83,6 %. Los resultados indican que el sensor portátil es una opción viable para el control fuera de la clínica de la asimetría mediante el aprendizaje automático.