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つま先歩行は、主に病状または身体的損傷のために子供で発生します。病状や身体的傷害の明らかな兆候がない場合、特発性のつま先歩行(ITW)の診断が行われます。子どもたちはつま先を習慣的に歩きますが、歩きを変更し、必要に応じてかかとのつま先歩行で歩くことができます。したがって、ITWの子供の正しい歩行評価は困難になります。この問題を解決するために、デュアル軸加速度計を使用してITWの子供の歩行を評価する自動化方法を開発しました。ヒールの加速データは、かかとにセンサーに埋め込まれ、ハンドヘルドオシロスコープにインターフェースされたブーツを使用して、ITWの子供の歩行から記録されました。Igorproで革新的な信号処理アルゴリズムが開発され、アクセラレーションデータを使用してTOEウォーキングストライドを通常のストライドと区別しました。アルゴリズムの精度は98.5%でした。ヒール加速度計データの統計分析に基づいて、テストされたITWの子供の中間姿勢中の足角は36°から11.5°まで変化し、通常の子供のように足の姿勢は約ゼロであると結論付けることができます。このアルゴリズムは、後にシステム(ヒールに埋め込まれている)に実装され、つま先の歩みを通常のストライドと区別するためにリモートで使用されました。アルゴリズムは、ITWの子供の通常の歩みからつま先の歩みを分類しますが、脳性麻痺や後天性脳損傷の被験者のつま先の歩行などの他の用途には一般化できます。このシステムは、アルゴリズムを変更することにより、パーキンソン病などの他のアプリケーションの歩行を評価するためにも使用できます。
つま先歩行は、主に病状または身体的損傷のために子供で発生します。病状や身体的傷害の明らかな兆候がない場合、特発性のつま先歩行(ITW)の診断が行われます。子どもたちはつま先を習慣的に歩きますが、歩きを変更し、必要に応じてかかとのつま先歩行で歩くことができます。したがって、ITWの子供の正しい歩行評価は困難になります。この問題を解決するために、デュアル軸加速度計を使用してITWの子供の歩行を評価する自動化方法を開発しました。ヒールの加速データは、かかとにセンサーに埋め込まれ、ハンドヘルドオシロスコープにインターフェースされたブーツを使用して、ITWの子供の歩行から記録されました。Igorproで革新的な信号処理アルゴリズムが開発され、アクセラレーションデータを使用してTOEウォーキングストライドを通常のストライドと区別しました。アルゴリズムの精度は98.5%でした。ヒール加速度計データの統計分析に基づいて、テストされたITWの子供の中間姿勢中の足角は36°から11.5°まで変化し、通常の子供のように足の姿勢は約ゼロであると結論付けることができます。このアルゴリズムは、後にシステム(ヒールに埋め込まれている)に実装され、つま先の歩みを通常のストライドと区別するためにリモートで使用されました。アルゴリズムは、ITWの子供の通常の歩みからつま先の歩みを分類しますが、脳性麻痺や後天性脳損傷の被験者のつま先の歩行などの他の用途には一般化できます。このシステムは、アルゴリズムを変更することにより、パーキンソン病などの他のアプリケーションの歩行を評価するためにも使用できます。
Toe walking mainly occurs in children due to medical condition or physical injury. When there are no obvious signs of any medical condition or physical injury, a diagnosis of Idiopathic Toe Walking (ITW) is made. ITW children habitually walk on their toes, however can modify their gait and walk with a heel-toe gait if they want to. Correct gait assessment in ITW children therefore becomes difficult. To solve this problem, we have developed an automated way to assess the gait in ITW children using a dual axis accelerometer. Heel acceleration data was recorded from the gait of ITW children using boots embedded with the sensor in the heel and interfaced to a handheld oscilloscope. An innovative signal processing algorithm was developed in IgorPro to distinguish toe walking stride from normal stride using the acceleration data. The algorithm had an accuracy of 98.5%. Based on the statistical analysis of the heel accelerometer data, it can be concluded that the foot angle during mid stance in ITW children tested, varied from 36° to 11.5° while as in normal children the foot stance angle is approximately zero. This algorithm was later implemented in a system (embedded in the heel) which was used remotely to differentiate toe walking stride from normal stride. Although the algorithm classifies toe walking stride from normal stride in ITW children, it can be generalized for other applications such as toe walking in Cerebral Palsy or Acquired Brain Injury subjects. The system can also be used to assess the gait for other applications such as Parkinson's disease by modifying the algorithm.
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