Diagnosis of the motion pathologies based on a reduced kinematical data of a gait

• Autorzy: Świtoński A. , Mucha R. , Danowski D. , Mucha M. , Polański A. , Cieślar G. , Wojciechowski K. , Sieroń A.

Warianty tytułu

PL

Diagnostyka patologii ruchu na podstawie zredukowanych danych kinematycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents method of motion analysis supporting diagnosis of gait abnormalities on the basis of reduced kinematical data of a gait. The proposed method consist of the following steps: kinematical data reduction by Principal Component Analysis, determination of the Fourier component for the 3D PCA trajectories and supervised learning. To examine proposed approach, we have collected database of gaits containing data of coxarthrosis patients. We have got 100% of classification accuracy for the considered disease.

PL

W artykule zaprezentowano metodę analizy danych ruchu dla celów wspierania diagnostyki nieprawidłowości chodu. W kolejnych krokach przeprowadzana jest redukcja wymiarowości kinematycznych danych chodu z wykorzystaniem metody analizy składowych głównych, wyznaczane są składowe Fouriera dla otrzymanych trójwymiarowych trajektorii PCA oraz przeprowadzane jest uczenie nadzorowane. W celu weryfikacji zaproponowanej metody zgromadzono bazę danych przejść ze schorzeniami stawu biodrowego, dla której to udało się uzyskać 100% skuteczność klasyfikacji.

Słowa kluczowe

EN

motion capture; coxarthrosis; supervised learning; Fourier transform

PL

pomiar ruchu; koksartroza; uczenie nadzorowane; transformata Fouriera

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 87, nr 12b
• Strony: 173--176
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Świtoński A.

• Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych, Wydział Zamiejscowy Informatyki w Bytomiu
• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki

autor

Mucha R.

• Śląski Uniwersytet Medyczny, Katedra i Oddział Kliniczny Chorób Wewnętrznych, Angiologii i Medycyny Fizykalnej

autor

Danowski D.

• Zespół Sanatoryjno-Szpitalny Rehabilitacji Narządu Ruchu, Goczałkowice Zdrój

autor

Mucha M.

• Zespół Sanatoryjno-Szpitalny Rehabilitacji Narządu Ruchu, Goczałkowice Zdrój

autor

Polański A.

• Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych, Wydział Zamiejscowy Informatyki w Bytomiu

autor

Cieślar G.

• Śląski Uniwersytet Medyczny, Katedra i Oddział Kliniczny Chorób Wewnętrznych, Angiologii i Medycyny Fizykalnej

autor

Wojciechowski K.

• Polsko Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych, Wydział Zamiejscowy Informatyki w Bytomiu
• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki

autor

Sieroń A.

• Śląski Uniwersytet Medyczny, Katedra i Oddział Kliniczny Chorób Wewnętrznych, Angiologii i Medycyny Fizykalnej

Bibliografia

• [1] Website of the PJWSTK Motion Capture laboratory http://hml.pjwstk.edu.pl , Accessed 1 August .2011
• [2] Kubota M., Shimada S., Kobayashi S., Sasaki S., Kitade I., Matsumura M., K. Kamei, M. Kitano, K. Takeno, H. Baba, Quantitative gait analysis of patients with bilateral hip osteoarthritis excluding the influence of walking speed, Journal of Orthopedic Science, 12 (2007), 451–457
• [3] Zhang H., Blunt L., Jiang X. Brown L., Barrans S., Zhao Y., Femoral stem wear in cemented total hip replacement. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine, 222 (2008), n.5, 583-592
• [4] Pogorelic B., Gams M., Diagnosing health problems from gait patterns of elderly, Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) Annual International Conference of the IEEE, (2010), 2238–2241. ISBN: 978-1-4244-4123-5.
• [5] Zifchock R.A., Davis I., Higginson J., Royer T., The symmetry angle: A novel, robust method of quantifying asymmetry, Gait & Posture, 27 (2008), n.4, 622-627
• [6] Mian S.O., Schneider S.A., Schwingenschuh P., Bhatia K.P., Day B.L., Gait in SWEDDs Patients: Comparison with Parkinson’s Disease Patients and Healthy Controls, Movement Disorders, 26 (2011), n.7, 1266-1273.
• [7] Morris M.E., Huxham F., McGinley J., Dodd K., Iansek R., The biomechanics and motor control of gait in Parkinson disease, Clinical Biomechanics, 16, (2001), n.6, 459-470
• [8] Lakany H., Extracting a diagnostic gait signature, Pattern Recognition, 41 (2008), n.5, 1627-1637
• [9] Afonso M.A.R, Franco J.S., Cabral F.J.P., D’Angelo M.D., Alves F.R.V., Direct lateral and posterolateral approaches for total hip arthroplasty: comparison of postoperative gait function. Acta Ortopedica Brasiliera, 16 (2008), n.2, 74-81
• [10] K. Iwamoto, K. Sonobe, N. Komatsu, A gait recognition method using HMM, SICE Annual Conference, Fukui 2003
• [11] Tacoob Y., Parameterized modeling and recognition of activities, Computer Vision and Image Understanding, 73 (1999), n.2, 232–247
• [12] Świtoński A., Polanski A., Wojciechowski K., Human Identification based on the reduced kinematic data of the gait, International Symposium on Image And Signal Processing and Analysis, Dubrownik 2011
• [13] Cheng M., Ho M., Huang C., Gait analysis for human identification through manifold learning and HMM,
• [14] Sminchisescu C., Jepson A., Generative modeling for continuous non-linearly embedded visual inference, in: Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML’04), Banff, Canada, July 2004
• [15] Lu H., Plataniotis K.N., Venetsanopoulos A.N., Multilinear principal component analysis of tensor objects for recognition, Proceedings of 18th International Conference on Pattern Recognition, Hong Kong, August 2006
• [16] Vasilescu M., Terzopoulos D., Multilinear independent Components Analysis, Proceedings of the 2005 IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2005), San Diego, CA, June 2005
• [17] Poppe R.: Vision-based human motion analysis: An overview, Computer Vision and Image Understanding, 108 (2007), n.1, 4- 18
• [18] Świtoński A., Josiński H., Jędrasiak K., Polański A., Wojciechowski K., Classication of poses and movement phases ICCVG 2010, Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, 2010