さまざまなボディの場所に配置された加速度計からの初期接触イベントを推定するための新しい方法論

歩行パターンを歩行サイクルにセグメント化し、他の歩行パラメーターの計算を容易にするため、初期接触イベント（ICE）の識別は歩行分析に不可欠です。そのため、加速度計を特定のボディの位置に配置することにより、氷を識別するために多数のアルゴリズムが開発されています。同時に、多くの研究者は、参加者または患者コンプライアンスのデバイスポジショニングの効果を研究してきました。これは、実際の環境での長期研究で特に考慮すべき重要な要素です。日常生活における長期的な歩行分析のために加速度計を採用すると、現在および将来のアプリケーションには、センサーの位置付けの変化に自律的に適応できるか、複数のセンサーの位置からICEを検出できる堅牢なアルゴリズムが必要です。この研究では、さまざまな身体の場所に配置された加速度計からの氷を推定できる新しい方法論を提示します。DK-TIFAと呼ばれる提案された方法論は、歩行中の異なる身体部分の動きの間に存在する基本的なスペクトル関係に関するドメイン知識を利用して、加速信号の時間周波数分析を促進することに基づいています。パフォーマンスを評価するために、DK-TIFAは、合計613の被験者と7つのユニークなボディロケーション、つまり足首、太もも、中央ウエスト、サイドウエスト、胸、上腕、手首で構成される4つの大規模に利用可能な4つの歩行データベースでベンチマークされています。DK-TIFA方法論は、さまざまな加速度計の仕様、さまざまな歩行速度、異なる環境で構成されるデータからICEを推定するための高精度と堅牢性を実現することが実証されています。

Identifying Initial Contact events (ICE) is essential in gait analysis as they segment the walking pattern into gait cycles and facilitate the computation of other gait parameters. As such, numerous algorithms have been developed to identify ICE by placing the accelerometer at a specific body location. Simultaneously, many researchers have studied the effects of device positioning for participant or patient compliance, which is an important factor to consider especially for long-term studies in real-life settings. With the adoption of accelerometery for long-term gait analysis in daily living, current and future applications will require robust algorithms that can either autonomously adapt to changes in sensor positioning or can detect ICE from multiple sensors locations. This study presents a novel methodology that is capable of estimating ICE from accelerometers placed at different body locations. The proposed methodology, called DK-TiFA, is based on utilizing domain knowledge about the fundamental spectral relationships present between the movement of different body parts during gait to drive the time-frequency analysis of the acceleration signal. In order to assess the performance, DK-TiFA is benchmarked on four large publicly available gait databases, consisting of a total of 613 subjects and 7 unique body locations, namely, ankle, thigh, center waist, side waist, chest, upper arm and wrist. The DK-TiFA methodology is demonstrated to achieve high accuracy and robustness for estimating ICE from data consisting of different accelerometer specifications, varying gait speeds and different environments.