Deep Learning zur Analyse von Gangdaten verwenden

Der Gang des Menschen ist ein wichtiger Indikator für die Gesundheit. Man kann ihn nutzen, um medizinische Zustände zu diagnostizieren und die Genesung während der Behandlung zu verfolgen. Tragbare Sensoren, die Druck oder Bewegung messen, können helfen, Gangdaten zu analysieren. Diese Informationen können nützlich sein für die Genesung, um Aktivitäten zu identifizieren oder Personen zu erkennen. Deep Learning ist in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision und biomedizinischer Analyse populär geworden. In dieser Studie wenden wir Deep Learning an, um Werte aus Gangdaten über die Zeit vorherzusagen. Wir untersuchen verschiedene Deep Learning-Modelle, um Vorhersagen basierend auf Druckdaten zu treffen, die aus dem Gang einer Person gesammelt wurden.

#Bedeutung der Ganganalyse

Die Ganganalyse hilft Ärzten, verschiedene Gesundheitszustände zu diagnostizieren und zu überwachen. Sie kann Einblicke in Krankheiten wie Schlaganfall, Parkinson und andere Bewegungsstörungen geben. Traditionell analysieren ausgebildete Kliniker den Gang manuell mit Beobachtungstechniken oder Bewegungsaufnahme-Systemen. Während die Expertenanalyse wertvoll ist, tendiert sie dazu, subjektiv zu sein. Kliniker sind vielleicht nicht immer verfügbar, was es schwierig macht, den Fortschritt während der Rehabilitation zu Hause zu überwachen. Quantitative Messungen des Gangs können objektive Daten über längere Zeiträume bieten, was für die fortlaufende Bewertung und Genesung entscheidend ist.

Neueste technologische Fortschritte haben es möglich gemacht, Gangdaten mit Sensoren zu sammeln, die keine ständigen klinischen Beobachtungen erfordern. Verschiedene Sensorsysteme wurden entwickelt, um den Gang zu überwachen, wie beispielsweise Drucksensoren, die in Einlagen eingebettet oder an anderen Körperteilen getragen werden. Diese Systeme bieten Portabilität, Genauigkeit und Erschwinglichkeit und erleichtern eine umfassende Gangbewertung über klinische Settings hinaus.

#Herausforderungen bei der Gangmodellierung

Trotz der Fortschritte in der Technologie zur Erfassung von Gangdaten gibt es immer noch Herausforderungen bei der Erstellung von Modellen, die Gangmuster für verschiedene Personen vorhersagen können. Ziel dieser Studie ist es, Deep Learning-Modelle zu erstellen, die auf jede Person zugeschnitten werden können, um ihre Anwendung in Echtzeit-Überwachungseinstellungen zu erleichtern. Wir wollen die Rehabilitationsstrategien verbessern, indem wir Feedback an Personen geben, die sich von Schlaganfällen erholen oder Exoskelette zur Unterstützung der Mobilität verwenden.

#Vorgeschlagene Methodik

Wir haben einen Datensatz verwendet, der von Walk-Even-Einlagen gesammelt wurde, die über sechs Sensoren in jeder Schuhsohle verfügen. Jeder Versuch erfasst die Druckwerte, die von einem Teilnehmer beim Gehen ausgeübt werden. Unser Ziel ist es, die Druckwerte für diese Sensoren über die Zeit basierend auf zuvor aufgezeichneten Daten vorherzusagen.

Wir untersuchen vier verschiedene Deep Learning-Architekturen zur Vorhersage von Gangdaten: ein einfaches Recurrent Neural Network (RNN)-Modell, ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Modell, ein Bidirectional LSTM-Modell und ein kombiniertes CNN+RNN-Modell. Die ersten drei Modelle konzentrieren sich auf Vorhersagen über kurze Distanzen, während das CNN+RNN-Modell für Vorhersagen über lange Distanzen konzipiert ist. Diese Kombination nutzt Faltungsschichten zur Verarbeitung von Eingabedaten und erhält gleichzeitig sequentielle Informationen durch rekurrente Schichten.

#Experimentelle Setups

Für die Testleistung der Modelle wurden zwei Setups verwendet: "nach Versuch" und "nach Teilnehmer".

#Nach Versuch-Setup

In diesem Setup analysiert jedes Modell einen einzelnen Gangversuch. Ziel ist es, zu bewerten, wie gut die Modelle unmittelbare Druckwerte basierend auf kurzen Datensequenzen vorhersagen können. Die Daten jedes Versuchs werden in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt.

#Nach Teilnehmer-Setup

Dieses Setup kombiniert mehrere Versuche von einem einzelnen Teilnehmer, um Vorhersagen über lange Distanzen auszuwerten. Die Modelle werden mit zusammengefassten Versuchsdatensätzen trainiert, was hilft, zu bewerten, wie genau sie in der Vorhersage eines gesamten Versuchs sind.

#Bewertungsmetriken

Zur Bewertung der Modellleistung haben wir gängige Metriken wie den mittleren absoluten Fehler (MAE), den mittleren quadratischen Fehler (MSE) und den Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE) verwendet. Diese Metriken helfen uns zu verstehen, wie eng die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Sensordaten übereinstimmen.

#Ergebnisse

#Nach Versuch-Ergebnisse

Die Ergebnisse aus dem "nach Versuch"-Setup zeigen, dass das Bidirectionale LSTM-Modell im Allgemeinen das beste unter allen Modellen abschneidet und im Durchschnitt den niedrigsten RMSE zeigt. Das CNN+RNN-Modell hatte jedoch in einigen Versuchen Schwierigkeiten aufgrund der Beschaffenheit der analysierten Daten. Bei Versuchen mit weniger Variation in den Sensordaten schnitten die RNN-Modelle gut ab, während das CNN+RNN-Modell Schwierigkeiten hatte.

#Nach Teilnehmer-Ergebnisse

Im "nach Teilnehmer"-Setup schnitt das CNN+RNN-Modell in vielen Fällen besser ab als die RNN-Modelle, insbesondere bei längeren Eingabesequenzen. Dieses Modell konnte ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Vorhersageschnelligkeit halten, was es für Echtzeitanwendungen geeignet macht.

#Diskussion

Die Ergebnisse zeigen, dass die Wahl des Modells die Vorhersagegenauigkeit erheblich beeinflussen kann, abhängig von den Eigenschaften der Gangdaten. Bei kurzfristigen Vorhersagen zeigten die RNN-Modelle vielversprechende Ergebnisse, insbesondere wenn die Daten festgelegten Mustern folgten. Das CNN+RNN-Modell hingegen erwies sich als besser geeignet, um mit längeren Sequenzen umzugehen.

Eine interessante Beobachtung ist, dass die Leistung von CNN+RNN-Modellen abnehmen kann, wenn die Testmuster von den Trainingsmustern abweichen. Das deutet darauf hin, dass künftige Arbeiten darauf abzielen sollten, die Anpassungsfähigkeit der Modelle an verschiedene Geh-Stile zu verbessern.

#Einschränkungen

Unsere Studie umfasste hauptsächlich gesunde Teilnehmer, was bedeutet, dass die Ergebnisse möglicherweise nicht vollständig für Personen mit unterschiedlichen Gesundheitszuständen repräsentativ sind. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, Daten von einer breiteren Altersgruppe zu sammeln und verschiedene Bewegungsstörungen einzubeziehen.

Ausserdem, obwohl unsere Modelle in kontrollierten Umgebungen gut abschneiden, könnte es Einschränkungen geben, wenn man sie in realen Situationen anwendet, in denen die Gehbedingungen erheblich variieren können.

#Zukünftige Richtungen

In zukünftigen Forschungen planen wir, die Teilnehmerbasis zu erweitern und unsere Modelle zu verfeinern, um die Genauigkeit zu steigern. Die Einbeziehung von Daten aus verschiedenen Körperteilen und die Verwendung unterschiedlicher Sensortypen wird von Vorteil sein. Wir streben an, benutzerfreundliche Systeme zu schaffen, die kontinuierliche Gesundheitsbewertungen und unterstützende Technologien für Personen mit Mobilitätsherausforderungen bieten.

Die Erforschung fortgeschrittener Techniken, einschliesslich Generative Adversarial Networks und Attention-Mechanismen, könnte auch helfen, die Vorhersagefähigkeiten über lange Distanzen zu verbessern.

#Fazit

Diese Studie zeigt das Potenzial von Deep Learning-Modellen zur Vorhersage von Werten in spatiotemporalen Gangdaten. Unsere Ergebnisse weisen darauf hin, dass massgeschneiderte Modelle eine signifikante Genauigkeit sowohl bei kurz- als auch bei langfristigen Vorhersagen erreichen können. Wir sehen diese Modelle in verschiedenen gesundheitsbezogenen Bereichen anwendbar, was Möglichkeiten für verbesserte Rehabilitation, Sturzüberwachung und Ganganalyse bietet. Während wir weiterhin diese Techniken verfeinern, haben sie das Potenzial, die Lebensqualität von Personen mit Mobilitätseinschränkungen zu verbessern.