1歩にかかる時間間隔の測定

解析するデータセットには,筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者と対照群を対象として歩行中に収集された力データが含まれます。ALSは,ルー・ゲーリッグ,スティーヴン・ホーキングおよび2014年の”アイスバケツチャレンジ”でよく知られるようになった疾患です。

1人の患者を対象とした歩行信号データの最初の30秒間を読み込んでプロットします。

helperGaitPlot (“als1m”）;xlim (30 [0])

このデータセットは,足によって力感応抵抗器に与えられた力を表します。力はミリボルト単位で測定されています。各レコードの長さは1分間で,被験者の左足と右足に対応する個別のチャネルを含んでいます。データセット内の各1歩は,地面に足が着き,離れるときの力の急激な変化を特徴とします。midcrossを使用し,ALS患者を対象として,これらの急激な変化を特定します。

midcrossを使用し,ALS患者の左足を対象として,各クロッシングの位置を特定してプロットします。すべてのクロッシングが必ず検出されるように25%の許容誤差を選択します。

Fs = 300;gaitSignal = helperGaitImport (“als1m”）;: midcross (gaitSignal (1), Fs,“宽容”25);xlim(30[0])包含(的样本数量) ylabel (“mV”）

midcrossは,クロッシングを正しく特定しています。今度は,これを使用し,10人の患者のグループを対象に1歩にかかる時間を計算します。患者のうちの5人は対照被験者で,5人はALSに罹患しています。各患者の左足のレコードを使用し,過渡特性を除去するために最初の8つのクロッシングを除外します。

pnames = helperGaitImport ();为i = 1:10 gaitSignal = helperGaitImport(pnames{i});IND2 = midcross (gaitSignal (1:), Fs,“宽容”25);我是{}= diff (IND2(九:结束));varIST (i) = var (IST{我});结束

1歩にかかる時間をプロットします。

图保存在为图1:length(IST{i})，IST{i}，“。r”)的阴谋(1:长度(是{我+ 5}),是{我+ 5},“。”）结束包含(“跨数”) ylabel (“步间时间(秒)”)传说(“ALS”，“控制”）

1歩にかかる時間の分散は,ALS患者の方が全体的に高くなっています。

歩行パターンの類似性の測定

各1歩間の距離を定量化したら,次に,これらの1歩間のばらつきに左右されない歩行信号データの形状を解析します。dtwを使用して,信号の2つのセグメントを比較します。治療または病気の進行に合わせて経時的に歩行信号の形状を比較するのが理想的です。ここでは,同じレコードの2つのセグメントを比較します。1つは記録の初期に取得されたセグメント(sigsInitialLeft1)でもうつは終わり近くのセグメント(sigsFinalLeft)です。各セグメントには,それぞれ6歩が含まれています。

歩行信号のデータセグメントを読み込みます。

负载PNGaitSegments.mat

患者は,レコード全体を通して同じ速度で歩いているわけではありません。dtwは,これらを歪めて時間で揃えることでセグメント間の距離の測定を行います。dtwを使用して2つのセグメントを比較します。

sigsFinalLeft图dtw (sigsInitialLeft {1}, {1});传奇(“早期段”，后段的，“位置”，“东南”）

2つのセグメントが時間で揃えられています。元の信号のオフセットでわかるように,患者の歩行速度は時間とともに変化しているようですが,dtwは,どちらか一方のセグメントのサンプルを重複させることで2つのセグメントを一致させます。dtwを使用して得られた距離は,1歩にかかる時間の分散とともに,歩行信号分類器用の特徴量として調査されます。

信号分類のための特徴ベクトルの作成

歩行信号に基づいて患者が健康かどうかを判断するための分類器を作成しているとします。1歩にかかる時間の分散feature1と,dtwで得た最初と最後の信号セグメント間の距離feature2を分類特徴量として調べます。

feature1は,先にmidcrossを使用して計算されています。

feature1 = varIST;

ALS患者と対照群のfeature2を抽出します。

feature2 = 0 (10, 1);为i = 1:length(sigsInitialLeft) feature2(i) = dtw(sigsInitialLeft{i}，sigsFinalLeft{i});结束

ALSの被験者と対照被験者の特徴量をプロットします。

图绘制(feature1 (1:5), feature2 (1:5),的r *，．..feature1 (6:10) feature2 (6:10)“b +”，．..“MarkerSize”10“线宽”1)包含(“跨步时间的方差”) ylabel (“段之间的距离”)传说(“ALS”，“控制”）

ALS患者の場合1歩にかかる時間の分散はより大きいですが,dtwで得たセグメント間の距離はより小さくなるようです。これらの特徴量は,相互補完的であり,調査してニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの分類器で使用することができます。

まとめ

midcrossおよびdtwでは,動作や行為の速度がさまざまであるため時間につれて不規則に繰り返される,歩行信号やその他の生体データを簡便に比較できます。この例では,midcrossを使用して各1歩の時間の位置を特定し,dtwを使用してセグメントの距離を計算しました。midcrossの距離が測定する時間のばらつきをdtwが排除したため,これらは相補的な方法でした。特徴量として,これら2つの計量は,このデータセットの対照患者とALS患者の間の区別を示しました。midcrossおよびdtwは,同様に,活動の関数として形状が変化する他の生体信号を調べるために使用できました。

参考文献

A. L. Goldberger, A. L. A. N. Amaral, L. Glass, J. M. Hausdorff, P. Ch. Ivanov, R. G. Mark, R. G. miietus, G. B. Moody, C.-K。彭，还有h·e·斯坦利。“PhysioBank, PhysioToolkit和PhysioNet:复杂生理信号新研究资源的组成部分”循环。Vol. 101, no . 23, 2000, pp. e215-e200。