Новый метод распознавания паттернов ходьбы человека: возможности применения в спортивном и клиническом анализе ходьбы

Введение: Выбор оптимального набора признаков ходьбы среди биомеханических переменных имеет большое значение, поскольку позволяет выявлять различия паттернов ходьбы в спорте и клинической практике, актуальные для конкретных условий исследования. В настоящем исследовании предложен новый метод отбора оптимальных признаков ходьбы на основе метаэвристической оптимизации и изучен вклад отобранных признаков в распознавание паттернов ходьбы.

Методы: Сначала из 800 наборов данных о ходьбе выделили признаки, чтобы предварительно исключить избыточные переменные. Затем с помощью модели метаэвристического оптимизационного алгоритма отобрали оптимальные признаки ходьбы, а для распознавания выбранных признаков использовали четыре модели классификационных алгоритмов. Точность полученных результатов сравнили с результатами двух широко применяемых методов отбора признаков и предыдущих исследований, чтобы оценить валидность нового метода. Наконец, отобранные признаки использовали для реконструкции формы волны исходных данных и интерпретации их биомеханического значения.

Результаты: На основании 36 признаков ходьбы, выделенных методом экстракции и объясняющих 85% вариабельности, новый метод позволил отобрать 10 оптимальных признаков: 6 связанных с голеностопным суставом и 4 — с коленным суставом. Точность распознавания паттернов ходьбы при использовании признаков, отобранных новым методом, составила 99,81% ± 0,53%, что было статистически значимо выше точности при ранжировании признаков по величине эффекта (94,69% ± 2,68%), последовательном прямом отборе (95,59% ± 2,38%) и результатов предыдущего исследования. На протяжении всей фазы опоры расстояние между кривыми верхней и нижней границ реконструированной формы волны на основе выбранного признака было больше.

Значимость: Отбор признаков ходьбы с помощью предложенного нового метода — метаэвристической оптимизации — вносит существенный вклад в распознавание паттернов ходьбы. Для распознавания паттернов ходьбы в спорте и клинической практике могут применяться популяционные метаэвристические методы оптимизации. Ожидается, что метаэвристические алгоритмы обеспечат практичное и эффективное решение задачи отбора биомеханических признаков в спортивном и клиническом анализе с меньшими затратами и более высокой точностью.