Purpose: This study aimed to investigate the effect of robot-assisted gait training on the active ranges of motion, gait abilities, and biomechanical characteristics of gait in patients who underwent lower extremity surgery, and to verify the effectiveness and clinical usefulness of robot-assisted gait training. Methods: This study was conducted on 14 subjects who underwent lower extremity surgery. The subjects participated in robot-assisted gait training for 2 weeks. The active ranges of motion of the lower extremities were evaluated, and gait abilities were assessed using 10-m and 2-min walk tests. An STT Systems Inertial Measurement Unit was used to collect data on biomechanical characteristics during gait. Spatiotemporal parameters were used to measure cadence, step length, and velocity, and kinematic parameters were used to measure hip and knee joint movement during gait. Results: Significant improvements in the active ranges of motion of the hip and knee joints (flexion, extension, abduction, and adduction) and in the 10-m and 2-min walk test results were observed after robot-assisted gait training (p < 0.05). In addition, biomechanical characteristics of gait, spatiotemporal factors (cadence, step length, and velocity), and kinematic factors (gait hip flexion-extension, internal rotation-external rotation angle, and knee joint flexion-extension) were also significantly improved (p < 0.05). Conclusion: The results of this study are of clinical importance as they demonstrate that robot-assisted gait training can be used as an effective intervention method for patients who have undergone lower extremity surgery. Furthermore, the findings of this study are clinically meaningful as they expand the scope of robot-assisted gait training, which is currently mainly applied to patients with central nervous system conditions.
The purposes of this study were to present the basic reference data of age and specipic gait parameters for Parkinson's disease patients. The basic gait parameters were extracted from 20 patients of parkinson's disease and 20 healthy control subjects using VICON 512 Motion Analyzer. The temporal gait parameters and kinematic parameters is data of Parkinson' s Disease Patients. The results were as follows: (1) In patients' group, cadence, walking velocity were less than control group (p<.05). (2) In patients' group, maximum flexion of hip, maximum adduction of hip and maximum flexion of the knee were less than control group (p<.05). (3) In patients' group, maximum varus of the knee were more than control group (p<.05).
Gait recognition has advantage of non-contact type recognition. But It has disadvantage of low recognition rate when the pedestrian silhouette is changed due to bag or coat. In this paper, we proposed new method using combination of gait energy image feature and thermal face image feature. First, we extracted a face image which has optimal focusing value using human body rate and Tenengrad algorithm. Second step, we extracted features from gait energy image and thermal face image using linear discriminant analysis. Third, calculate euclidean distance between train data and test data, and optimize weights using genetic algorithm. Finally, we compute classification using nearest neighbor classification algorithm. So the proposed method shows a better result than the conventional method.
PURPOSE: Chronic low back pain is one of the main factors that affect the quality of life and cause problems of gait and balance in elderly people. This study investigated the correlation between the Oswestry disability index (ODI), Berg balance scale (BBS), and kinematic data measured while analyzing the gait of elderly people with chronic back pain. METHODS: A total of 29 subjects participated in this study. The ODI, BBS, and kinematic data of lower extremities were measured while walking. All data were analyzed using Pearson's correlation coefficients and the significance was measured at .05. RESULTS: ODI had a significant correlation with 1, 13, and 14 items of BBS (p < .05), and left hip external rotation and right ankle abduction respectively in the stance and swing phase of gait (p < .01). 13 items of BBS had a significant correlation with the right ankle abduction in the stance phase of gait (p < .01). In addition, 14 items of BBS had a significant correlation with right and left ankle abduction in the stance and swing phase of gait (p < .01). CONCLUSION: While attempting to predict chronic low back pain and balance issues, it may be useful to check the right ankle abduction in the stance and swing phase of gait. In the future, it would be helpful if some simple tests could be designed to assess balance in elderly people with chronic low back pain.
성별 분류 기술은 법의학, 감시 시스템, 인구 통계 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에, 연구자들로부터 많은 관심을 받고 있다. 남성과 여성의 보행 사이에는 서로 구별되는 특징이 있다는 것이 기존 연구들에서 밝혀지면서, 3차원 보행 데이터에서 성별을 분류하는 다양한 기술들이 제안됐다. 하지만, 기존 기술들을 사용해 3차원 보행 데이터로부터 추출한 보행 특징 중에는 서로 유사 또는 중복되거나 성별 분류에 도움이 되지 않는 특징들도 있다. 이에 본 연구에서는 상관관계 기반 특징 선별 기술을 활용해, 성별 분류에 도움이 되는 특징들을 선별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 특징 선별 기술의 효용성을 입증하기 위해서, 인터넷상에 공개된 3차원 보행 데이터 세트(Dataset)를 활용하여 제안하는 특징 선별 기술을 적용하기 전과 후에 대해 성별 분류 모델들의 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 이진 분류 문제에 적용할 수 있는 여덟 가지의 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms)을 활용하였다. 실험 결과, 제안하는 특징 선별 기술을 사용하면 성별 분류 성능은 유지하면서, 특징의 개수를 82개에서 60개까지, 22개를 줄일 수 있다는 것을 입증하였다.
Kim, JeongKyun;Bae, Myung-Nam;Lee, Kang Bok;Hong, Sang Gi
ETRI Journal
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제42권1호
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pp.46-53
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2020
Gait analysis is an effective clinical tool across a wide range of applications. Recently, inertial measurement units have been extensively utilized for gait analysis. Effective gait analyses require good estimates of heel-strike and toe-off events. Previous studies have focused on the effective device position and type of triaxis direction to detect gait events. This study proposes an effective heel-strike and toe-off detection algorithm using a smart insole with inertial measurement units. This method detects heel-strike and toe-off events through a time-frequency analysis by limiting the range. To assess its performance, gait data for seven healthy male subjects during walking and running were acquired. The proposed heel-strike and toe-off detection algorithm yielded the largest error of 0.03 seconds for running toe-off events, and an average of 0-0.01 seconds for other gait tests. Novel gait analyses could be conducted without suffering from space limitations because gait parameters such as the cadence, stance phase time, swing phase time, single-support time, and double-support time can all be estimated using the proposed heel-strike and toe-off detection algorithm.
Objectives This study was designed to investigate the correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Methods 21 cases of patients who received treatment from October 2013 to February 2017 for abnormal posture were analyzed. Three indicators were measured in the lumbar spine X-ray. These indicators include Ferguson's angle, Lumbar lordotic angle, L4-5 IVD angle. Gait analysis indices were estimated by Treadmill Gait Analysis system. The data were analyzed to find out correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Spearman correlation was used. Results Ferguson's angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Lumbar lordotic angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. L4-5 IVD angle and Difference of gait balance of right and left had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Conclusions Difference of gait balance of front and rear had strong level of a negative linear relationship with Ferguson's angle and Lumbar lordotic angle.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the effects of older adult's head-turn gait on gait parameters by comparing with head oriented forward gait and to provide criteria for their risk of falling compared to young adult. Methods: The subjects were 19 young adults in their 20s and 18 older adults in their 60s or above residing in Daegu or Gyeongsangbuk-do. To evaluate their gait parameters, spatiotemporal gait parameters were measured using a gait analysis tool (Legsys, BioSensics, USA) under two conditions: 1) walking while keeping one's eyes forward and 2) walking while turning the head. The measurement for each test was performed after one practice session, and the mean value of three measurements was analyzed. The collected data were statistically processed using a two-way analysis of variance (ANOVA) to compare any differences in gait parameters between the two groups under the two conditions. The statistical significance level was set at α=0.05. Results: According to the comparison of gait parameters in young adult and older adult between the head oriented forward gait and head-turn gait, statistically significant differences were observed in two parameters: stride length according to the height ratio and stride speed obtained by dividing the stride length according to the height ratio by time (p<0.05). Conclusion: The results of this study indicate that the head-turn gait causes greater differences in stride length and speed among older adult than in young adult and therefore can act as a cause of falling.
PURPOSE: This study evaluated the effects of robot-assisted gait training combined with virtual reality training on balance and gait ability in stroke patients. METHODS: Thirty-one stroke patients were allocated randomly into one of two groups: robot-assisted gait training combined virtual reality training group (RGVR group; n = 16) and control group (n = 15). The RGVR group received 30 minutes of robot-assisted gait training combined with virtual reality training. Robot-assisted gait training was conducted in parallel using a virtual reality device. In the Control group, neurodevelopmental therapy was performed according to the function of chronic stroke patients. Both groups underwent training for 30 minutes, three times per week for eight weeks. The balance assessment system (BioRescue, Marseille, France), BBS, and TUG were used to evaluate the balance ability. The OptoGait (Microgate Srl, Bolzano, Italy) and 10 mWT were measured to evaluate the gait ability. The measurements were performed before and after the eight-week intervention period. RESULTS: Both groups showed significant improvement in their balance and gait ability during the intervention. RGVR showed significant differences in balance and gait ability compared to the control group groups (p < .05). These results showed that RGVR was more effective on balance and gait ability in patients with chronic stroke. CONCLUSION: RGVR can improve balance and gait ability, highlighting the benefits of RGVR. This study provides intervention data for recovering the balance and gait ability of chronic stroke patients.
The purpose of this study was to quantify kinematic and kinetic characteristics of Yin-yang Bo gait according to their motor expertise, one of the Seokmun Ilwol martial art gait patterns. Yin-yang Bo gait pattern shows initial forefoot contact instead of heel contact, and increased time of stance phase time, internal-external rotation of ankle-knee-hip joints and pelvic. It aims to produce and store the more energy through continuous homeostasis of center of gravity (COG) and performance of stretch-shortening cycle. Some of these characteristics also were similar to the gait modification strategies for reducing knee adduction moment such as toe-out progression, medial thrust, internal rotation of hip joint. To identify the characteristics, four factors of expert Yin-yang Bo gait performance group were compared to that of none expert group; 1) angles of COG displacement and rotation 2) distal joint pre-rotation in internal-external rotation of ankle-knee-hip joints and pelvic, 3) invariability pelvic potential and pelvic segment total energy 4) knee abduction moment. Six healthy(three male) subjects participated in the experiment to perform Yin-yang gait pattern. Three-dimensional and force plate data were collected. Kinematic and kinetic data were compared between two groups using t-tests. Results showed that 1) the peak point of COG internal rotation angle was reduced in expert group, 2) kneeexternal and hip joint -internal and pelvic rotation angle peak frames were more near points in expert group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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