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https://hdl.handle.net/1822/72161
Título: | Recognition of gait patterns in human motor disorders using a machine learning approach |
Autor(es): | Barbosa, João Miguel Santos |
Orientador(es): | Santos, Cristina Figueiredo, Joana |
Palavras-chave: | Dimensional data reduction Gait pattern recognition Human motor disorders Machine learning Patologias motoras humanas Reconhecimento de padrões de marcha Redução dimensional de dados |
Data: | 2019 |
Resumo(s): | With advanced age, the occurrence of motor disturbances becomes more prevalent and can lead to
gait pathologies, increasing the risk of falls. Currently, there are many available gait monitoring systems
that can aid in gait disorder diagnosis by extracting relevant data from a subject’s gait. This increases the
amount of data to be processed in working time. To accelerate this process and provide an objective tool
for a systematic clinical diagnosis support, Machine Learning methods are a powerful addition capable of
processing great amounts of data and uncover non-linear relationships in data.
The purpose of this dissertation is the development of a gait pattern recognition system based on a
Machine Learning approach for the support of clinical diagnosis of post-stroke gait. This includes the
development of a data estimation tool capable of computing several features from inertial sensors. Four
different neural networks were be added to the classification tool: Feed-Forward (FFNN), convolutional
(CNN) and two recurrent neural networks (LSTM and CLSTM). The performance of all classification models
was analyzed and compared in order to select the most effective method of gait analysis. The performance
metric used is Matthew’s Correlation Coefficient. The classifiers that exhibit the best performance where
Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), CNN, LSTM and CLSTM, with a Matthew’s
correlation coeficient of 1 in the test set. Despite the first two classifiers reaching the same performance
of the three neural networks, the later reached this performance systematically and without the need of
explicit dimensionality reduction methods. Com o avançar da idade, a ocorrência de distúrbios motores torna-se mais prevalente, conduzindo a patologias na marcha e aumentando o risco de quedas. Atualmente, muitos sistemas de monitorização de marcha extraem grandes quantidades de dados biomecânicos para apoio ao diagnóstico clínico, aumentando a quantidade de dados a ser processados em tempo útil. Para acelerar esse processo e proporcionar uma ferramenta objetiva de apoio sistemático ao diagnóstico clínico, métodos de Machine Learning são uma poderosa adição, processando grandes quantidades de dados e descobrindo relações não-lineares entre dados. Esta dissertação tem o objetivo de desenvolver um sistema de reconhecimento de padrões de marcha com uma abordagem de Machine Learning para apoio ao diagnóstico clínico da marcha de vitimas de AVC. Isso inclui o desenvolvimento de uma ferramenta de estimação de dados biomecânicos e cálculo de features, a partir de sensores inerciais. Quatro redes neuronais foram implementadas numa ferramenta de classificação: uma rede Feed-Forward (FFNN), uma convolucinal (CNN), e duas redes recorrentes (LSTM e CLSTM). O desempenho de todos os modelos de classificação foi analisado. A métrica de desempenho usada é o coeficiente de correlação de Matthew. Os classificadores com melhor performance foram: Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), CNN, LSTM e CLSTM. Todos com uma performance igual a 1 no conjunto de teste. Apesar de os dois primeiros classificadores atingirem a mesma performance das redes neuronais, estas atingiram esta performance repetidamente e sem necessitar de métodos de redução de dimensionalidade. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Industrial Electronics and Computers Engineering |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/72161 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DEI - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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