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Tesi etd-03232012-131222


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
CREA, SIMONA
URN
etd-03232012-131222
Title
Automated Gait Segmentation Based On Bipedal Foot Pressure Patterns
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Commissione
relatore Carrozza, Maria Chiara
relatore Vitiello, Nicola
tutor De Rossi, Stefano Marco Maria
relatore Prof.ssa Menciassi, Arianna
Parole chiave
  • hidden markov model
  • pressure sensor
  • gait-phase detection
  • foot pressure patterns
Data inizio appello
24/04/2012;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
24/04/2052
Riassunto analitico
In questo lavoro è stato presentato un metodo per eseguire la segmentazione automatica della camminata sulla base dell&#39;analisi di variabili relative alla pressione plantare.<br>I risultati hanno dato buoni risultati, con una media di campioni classificati correttamente intorno al 95% e le percentuali di transizioni di fase detectate all&#39;interno di una finestra di tolleranza di 50 ms variabili in un range di 85-90%. La robustezza dell&#39;algoritmo è stata verificata mediante test eseguiti con diverse velocità di camminata. Le performance sono risultate più alte per i dataset contenenti i passi più veloci (media 98.5%) rispetto ai passi più lenti (media 93%).<br>E&#39; stato condotto un ulteriore studio in cui sono stati utilizzati come input dell&#39;algoritmo tre tipi di variabili, differenti in termini di livello di elaborazione dei segnali richiesto, per capire se fosse possibile operare su variabili più grezze delle variabili biomeccaniche, quali i voltaggi dei sensori o le relative forze. I risultati hanno mostrato una netta differenza delle prestazioni con i dataset costituiti dalle variabili biomeccaniche (minimo: 94,9%, massimo: 96,8%) rispetto ai dataset costituiti dai voltaggi (70,7% e 80,3%) o dalle forze (72,3% e 88,4%), suggerendo una difficoltà nel raggiungere elevate performance se il trattamento dati non è adeguato.
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