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Gait Analysis for Early Neurodegenerative Diseases Classification through the Kinematic Theory of Rapid Human Movements
Neurodegenerative diseases are particular diseases whose decline can partially or completely compromise the normal course of life of a human being. In order to increase the quality of patient's life, a timely diagnosis plays a major role. The analysis of neurodegenerative diseases, and their stage, is also carried out by means of gait analysis. Performing early stage neurodegenerative disease assessment is still an open problem. In this paper, the focus is on modeling the human gait movement pattern by using the kinematic theory of rapid human movements and its sigma-lognormal model. The hypothesis is that the kinematic theory of rapid human movements, originally developed to describe handwriting patterns, and used in conjunction with other spatio-temporal features, can discriminate neurodegenerative diseases patterns, especially in early stages, while analyzing human gait with 2D cameras. The thesis empirically demonstrates its effectiveness in describing neurodegenerative patterns, when used in conjunction with state-of-the-art pose estimation and feature extraction techniques. The solution developed achieved 99.1% of accuracy using velocity-based, angle-based and sigma-lognormal features and left walk orientation
Human Gait Analysis in Neurodegenerative Diseases: a Review
This paper reviews the recent literature on technologies and methodologies for quantitative human gait analysis in the context of neurodegnerative diseases. The use of technological instruments can be of great support in both clinical diagnosis and severity assessment of these pathologies. In this paper, sensors, features and processing methodologies have been reviewed in order to provide a highly consistent work that explores the issues related to gait analysis. First, the phases of the human gait cycle are briefly explained, along with some non-normal gait patterns (gait abnormalities) typical of some neurodegenerative diseases. The work continues with a survey on the publicly available datasets principally used for comparing results. Then the paper reports the most common processing techniques for both feature selection and extraction and for classification and clustering. Finally, a conclusive discussion on current open problems and future directions is outlined
Analysis of Abnormal Gait in the Diagnosis of Early Neurodegenerative Diseases: A Review
Early detection of neurodegenerative diseases can increase the possibility to access to treatment, and assist in advance care plan-ning. At present, most of the gait researches focus on the design and application of recognition tools for disease diagnosis, such as recording the walking and movement status through wearable sensor devices, while, relatively less non-contact machine vision is used to measure gait. The non-contact gait detection method is characterized by the advantages, including the absence of human cooperation, non-invasive nature and so on, which is also suitable for long-distance perception. In this paper, we focused on some non-contact analysis methods for abnormal gait, and it is hoped that it can provide guidance for the diagnosis of neurodegenerative diseases
Human Gait Analysis using Spatiotemporal Data Obtained from Gait Videos
Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Techniken sind Deep-acNN-basierte Methoden
zum Standard fĂĽr Bildverarbeitungsaufgaben geworden, wie z. B. die Verfolgung menschlicher
Bewegungen und Posenschätzung, die Erkennung menschlicher Aktivitäten und
die Erkennung von Gesichtern. Deep-Learning-Techniken haben den Entwurf, die Implementierung
und den Einsatz komplexer und vielfältiger Anwendungen verbessert, die nun
in einer Vielzahl von Bereichen, einschlieĂźlich der Biomedizintechnik, eingesetzt werden.
Die Anwendung von Computer-Vision-Techniken auf die medizinische Bild- und Videoanalyse
hat zu bemerkenswerten Ergebnissen bei der Erkennung von Ereignissen gefĂĽhrt. Die
eingebaute Fähigkeit von convolutional neural network (CNN), Merkmale aus komplexen
medizinischen Bildern zu extrahieren, hat in Verbindung mit der Fähigkeit von long short
term memory network (LSTM), die zeitlichen Informationen zwischen Ereignissen zu erhalten,
viele neue Horizonte fĂĽr die medizinische Forschung geschaffen. Der Gang ist einer der
kritischen physiologischen Bereiche, der viele Störungen im Zusammenhang mit Alterung
und Neurodegeneration widerspiegeln kann. Eine umfassende und genaue Ganganalyse
kann Einblicke in die physiologischen Bedingungen des Menschen geben. Bestehende
Ganganalyseverfahren erfordern eine spezielle Umgebung, komplexe medizinische Geräte
und geschultes Personal fĂĽr die Erfassung der Gangdaten. Im Falle von tragbaren Systemen
kann ein solches System die kognitiven Fähigkeiten beeinträchtigen und für die Patienten
unangenehm sein.
Außerdem wurde berichtet, dass die Patienten in der Regel versuchen, während des
Labortests bessere Leistungen zu erbringen, was möglicherweise nicht ihrem tatsächlichen
Gang entspricht. Trotz technologischer Fortschritte stoĂźen wir bei der Messung des menschlichen
Gehens in klinischen und Laborumgebungen nach wie vor an Grenzen. Der Einsatz
aktueller Ganganalyseverfahren ist nach wie vor teuer und zeitaufwändig und erschwert den
Zugang zu Spezialgeräten und Fachwissen.
Daher ist es zwingend erforderlich, ĂĽber Methoden zu verfĂĽgen, die langfristige Daten
ĂĽber den Gesundheitszustand des Patienten liefern, ohne doppelte kognitive Aufgaben oder
Unannehmlichkeiten bei der Verwendung tragbarer Sensoren. In dieser Arbeit wird daher eine einfache, leicht zu implementierende und kostengĂĽnstige Methode zur Erfassung von
Gangdaten vorgeschlagen. Diese Methode basiert auf der Aufnahme von Gehvideos mit
einer Smartphone-Kamera in einer häuslichen Umgebung unter freien Bedingungen. Deep
neural network (NN) verarbeitet dann diese Videos, um die Gangereignisse zu extrahieren.
Die erkannten Ereignisse werden dann weiter verwendet, um verschiedene räumlich-zeitliche
Parameter des Gangs zu quantifizieren, die fĂĽr jedes Ganganalysesystem wichtig sind.
In dieser Arbeit wurden Gangvideos verwendet, die mit einer Smartphone-Kamera mit
geringer Auflösung außerhalb der Laborumgebung aufgenommen wurden. Viele Deep-
Learning-basierte NNs wurden implementiert, um die grundlegenden Gangereignisse wie
die FuĂźposition in Bezug auf den Boden aus diesen Videos zu erkennen. In der ersten
Studie wurde die Architektur von AlexNet verwendet, um das Modell anhand von Gehvideos
und öffentlich verfügbaren Datensätzen von Grund auf zu trainieren. Mit diesem Modell
wurde eine Gesamtgenauigkeit von 74% erreicht. Im nächsten Schritt wurde jedoch die
LSTM-Schicht in dieselbe Architektur integriert. Die eingebaute Fähigkeit von LSTM in
Bezug auf die zeitliche Information fĂĽhrte zu einer verbesserten Vorhersage der Etiketten
fĂĽr die FuĂźposition, und es wurde eine Genauigkeit von 91% erreicht. Allerdings gibt es
Schwierigkeiten bei der Vorhersage der richtigen Bezeichnungen in der letzten Phase des
Schwungs und der Standphase jedes FuĂźes.
Im nächsten Schritt wird das Transfer-Lernen eingesetzt, um die Vorteile von bereits
trainierten tiefen NNs zu nutzen, indem vortrainierte Gewichte verwendet werden. Zwei
bekannte Modelle, inceptionresnetv2 (IRNV-2) und densenet201 (DN-201), wurden mit
ihren gelernten Gewichten fĂĽr das erneute Training des NN auf neuen Daten verwendet. Das
auf Transfer-Lernen basierende vortrainierte NN verbesserte die Vorhersage von Kennzeichnungen
fĂĽr verschiedene FuĂźpositionen. Es reduzierte insbesondere die Schwankungen
in den Vorhersagen in der letzten Phase des Gangschwungs und der Standphase. Bei der
Vorhersage der Klassenbezeichnungen der Testdaten wurde eine Genauigkeit von 94% erreicht.
Da die Abweichung bei der Vorhersage des wahren Labels hauptsächlich ein Bild
betrug, konnte sie bei einer Bildrate von 30 Bildern pro Sekunde ignoriert werden.
Die vorhergesagten Markierungen wurden verwendet, um verschiedene räumlich-zeitliche
Parameter des Gangs zu extrahieren, die fĂĽr jedes Ganganalysesystem entscheidend sind.
Insgesamt wurden 12 Gangparameter quantifiziert und mit der durch Beobachtungsmethoden
gewonnenen Grundwahrheit verglichen. Die NN-basierten räumlich-zeitlichen Parameter
zeigten eine hohe Korrelation mit der Grundwahrheit, und in einigen Fällen wurde eine sehr
hohe Korrelation erzielt. Die Ergebnisse belegen die NĂĽtzlichkeit der vorgeschlagenen Methode.
DerWert des Parameters ĂĽber die Zeit ergab eine Zeitreihe, eine langfristige Darstellung des Ganges. Diese Zeitreihe konnte mit verschiedenen mathematischen Methoden weiter
analysiert werden.
Als dritter Beitrag in dieser Dissertation wurden Verbesserungen an den bestehenden
mathematischen Methoden der Zeitreihenanalyse von zeitlichen Gangdaten vorgeschlagen.
Zu diesem Zweck werden zwei Verfeinerungen bestehender entropiebasierter Methoden
zur Analyse von Schrittintervall-Zeitreihen vorgeschlagen. Diese Verfeinerungen wurden
an Schrittintervall-Zeitseriendaten von normalen und neurodegenerativen Erkrankungen
validiert, die aus der öffentlich zugänglichen Datenbank PhysioNet heruntergeladen wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass die von uns vorgeschlagene Methode eine klare Trennung
zwischen gesunden und kranken Gruppen ermöglicht.
In Zukunft könnten fortschrittliche medizinische Unterstützungssysteme, die künstliche
Intelligenz nutzen und von den hier vorgestellten Methoden abgeleitet sind, Ă„rzte bei der
Diagnose und langfristigen Ăśberwachung des Gangs von Patienten unterstĂĽtzen und so die
klinische Arbeitsbelastung verringern und die Patientensicherheit verbessern
Exploring the Hidden Challenges Associated with the Evaluation of Multi-class Datasets using Multiple Classifiers
The optimization and evaluation of a pattern recognition system requires different problems like multi-class and imbalanced datasets be addressed. This paper presents the classification of multi-class datasets which present more challenges when compare to binary class datasets in machine learning. Furthermore, it argues that the performance evaluation of a classification model for multi-class imbalanced datasets in terms of simple “accuracy rate” can possibly provide misleading results. Other parameters such as failure avoidance, true identification of positive and negative instances of a class and class discrimination are also very important. We, in this paper, hypothesize that “misclassification of true positive patterns should not necessarily be categorized as false negative while evaluating a classifier for multi-class datasets”, a common practice that has been observed in the existing literature. In order to address these hidden challenges for the generalization of a particular classifier, several evaluation metrics are compared for a multi-class dataset with four classes; three of them belong to different neurodegenerative diseases and one to control subjects. Three classifiers, linear discriminant, quadratic discriminant and Parzen are selected to demonstrate the results with examples
Implementation of a Computer-Vision System as a Supportive Diagnostic Tool for Parkinson’s Disease
Parkinson’s disease is the second most common neurodegenerative disorder, affecting nearly 1 million people in the US and it is predicted that the number will keep increasing. Parkinson’s disease is difficult to diagnose due to its similarity with other diseases that share the parkinsonian symptoms and the subjectivity of its assessment, thus increasing the probabilities of misdiagnosis. Therefore, it is relevant to develop diagnostic tools that are quantitatively based and monitoring tools to improve the patient’s quality of life. Computer-based assessment systems have shown to be successful in this field through diverse approaches that can be classified into two main categories: sensor-based and computer vision-based systems. In this thesis, the implementation of a computer vision system to detect Parkinson’s disease is explored. As Parkinson’s diseases has characteristic motor symptoms, and gait is mainly affected, a computer vision system is proposed to analyze the gait features to classify subjects with Parkinson’s disease. Using Microsoft’s Kinect sensor and Azure Kinect sensor, the position of body joints in a 3D space was obtained and angles between those were calculated. The standard deviation of 7 different angles over time was calculated for each and used as features in a support vector machine with the purpose of classifying Parkinson’s disease patients versus controls. Moreover, challenges and future perspectives for the implementation of computer-vision systems as supportive diagnostic tools for Parkinson’s disease are discussed
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