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저자정보
Hyungtai Kim (Sungkyunkwan University) Yun-Hee Kim (Sungkyunkwan University School of Medicine) Seung-Jong Kim (Korea University) Mun-Taek Choi (Sungkyunkwan University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,405 - 1,409 (5page)

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In rehabilitation of the patients after stroke, gait types are important to know the characteristics of the patient. To know gait types, a systematic methodology for direct measurement and interpretation of gait motion are required. In this study, the patient’s kinetic data were collected eight times over six months after onset using motion capture equipment. Features for gait type classification were extracted from time series gait cycle data and used for machine learning analysis. We utilized the simultaneous clustering and classification method to determine gait types that ensure classification performance. The optimal number of gait groups was four, which shows 0.1504 and 0.9142 in silhouette score and F₁ score. We present a novel work to find the gait groups of patients after stroke, and showed the potential for use in the rehabilitation field.
#Gait patterns #Simultaneous clustering and classification #Motion capture #Machine learning #Time-series analysis

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MATERIALS AND METHODS
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION
REFERENCES

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