Wyniki 1-2 spośród 2 dla zapytania: authorDesc:"Andrzej POLAŃSKI"

Diagnosis of the motion pathologies based on a reduced kinematical data of a gait

Czytaj za darmo! »

The paper presents method of motion analysis supporting diagnosis of gait abnormalities on the basis of reduced kinematical data of a gait. The proposed method consist of the following steps: kinematical data reduction by Principal Component Analysis, determination of the Fourier component for the 3D PCA trajectories and supervised learning. To examine proposed approach, we have collected database of gaits containing data of coxarthrosis patients. We have got 100% of classification accuracy for the considered disease. Streszczenie. W artykule zaprezentowano metodę analizy danych ruchu dla celów wspierania diagnostyki nieprawidłowości chodu. W kolejnych krokach przeprowadzana jest redukcja wymiarowości kinematycznych danych chodu z wykorzystaniem metody analizy składowych głównych, wyznaczane są składowe Fouriera dla otrzymanych trójwymiarowych trajektorii PCA oraz przeprowadzane jest uczenie nadzorowane. W celu weryfikacji zaproponowanej metody zgromadzono bazę danych przejść ze schorzeniami stawu biodrowego, dla której to udało się uzyskać 100% skuteczność klasyfikacji.. (Diagnostyka patologii ruchu na podstawie zredukowanych danych kinematycznych). Keywords: motion capture, coxarthrosis, supervised learning, Fourier transform Słowa kluczowe: pomiar ruchu, koksartroza, uczenie nadzorowane, transformata Fouriera Multimodal motion capture In the opinion of the medical experts, skilled orthopedist is able to evaluate and recognize abnormalities of a gait based only on a visual gait observation. This means gait contains essential data for the proper medical diagnosis. The crucial is process of their exploration and extraction from a high dimensional motion data. The manual gait analysis by medical expert has important disadvantages. The method is subjective, expensive and there is no possibility to determine numerical measures of the diagnosed pathologies. Still developing techniques of a motion capture give new opportunities of the mul[...]

The effectiveness of applied treatment in Parkinson disease based on feature selection of motion activities

Czytaj za darmo! »

W pracy zaprezentowano analizę skuteczności stymulacji prądowej jądra niskowzgórzowego oraz leczenia farmakologicznego w chorobie Parkinsona. W tym celu badano właściwości dyskryminacyjne, charakterystycznych cech ruchu. Dla danych kinematycznych przeprowadzono ekstrakcję, a następnie selekcję cech. Zastosowano ranking atrybutów bazujący na entropii i zachłanne przeszukiwanie wspinaczkowe z oceną średniej odległości wewnątrzgrupowej. Uzyskane wyniki wykazują większy wpływ stymulacji prądowej na badane czynności ruchowe. (Skuteczność leczenia w chorobie Parkinsona na podstawie selekcji charakterystycznych cech ruchu). Abstract. The analysis of effectiveness of deep brain stimulation and pharmacological treatment in Parkinson disease is presented. It is based on an examination of discriminative properties of distinctive motion features. The feature extraction and selection of kinematical motion data is carried out. The attribute ranking with entropy based attribute evaluation and greedy hill climbing search with assessment of an average inner class dissimilarity are applied. The obtained results show that deep brain stimulation has greater impact on investigated motion activities. Słowa kluczowe: choroba Parkinsona, pomiar ruchu, selekcja cech, ekstrakcja cech, nadzorowane uczenie maszynowe Keywords: Parkinson diseases, motion capture, feature selection, feature extraction, supervised machine learning Introduction Parkinson’s disease (PD) is a chronic progressive disease, which belongs to the group of motor system disorders. The dysfunction of movement are caused by the loss of dopamine-producing brain cells in the substantia nigra, a region located in the midbrain. Nowadays only symptomatic methods of treatment have been applied, because the reason of cells destruction in substantia nigra is not known. The main motor features of PD are: tremor in hands, arms, legs, jaw and face, rigidity of the limbs and trunk, bradykinesia, impai[...]

 Strona 1