Gait analysis for challenged users based on a rollator equipped with force sensors

El análisis del paso proporciona información detallada acerca del estado de los pacientes, su progreso en los tratamientos de rehabilitación y el riesgo de caídas que tienen. Este análisis se realiza usualmente en condiciones muy específicas, haciendo uso de cintas de andar, cámaras y/o sensores vestibles. En el artículo presentado en esta conferencia, se propone un análisis del paso usando un andador inteligente, equipado con un conjunto básico de sensores. Este trabajo propone una metodología para obtener los parámetros relevantes del paso utilizando una herramienta común y de bajo coste: odometría de las ruedas de un andador y sensores de fuerza del manillar. Las principales ventajas de este enfoque es que los usuarios no son molestados con sensores adicionales en su cuerpo. Además, el seguimiento se puede realizar en cualquier lugar, incluso haciendo las actividades de la vida cotidiana y por períodos de tiempo prolongados. Hemos probado nuestro sistema con un conjunto de pacientes de rehabilitación con diferentes discapacidades. Los resultados preliminares han demostrado con éxito que los parámetros extraídos son coherentes con los efectos reportados por el equipo médico sobre su condición.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Machine learning classifies predictive kinematic features in a mouse model of neurodegeneration

Motor deficits are observed in Alzheimer’s disease (AD) prior to the appearance of cognitive symptoms. To investigate the role of amyloid proteins in gait disturbances, we characterized locomotion in APP-overexpressing transgenic J20 mice. We used three-dimensional motion capture to characterize quadrupedal locomotion on a treadmill in J20 and wild-type mice. Sixteen J20 mice and fifteen wild-type mice were studied at two ages (4- and 13-month). A random forest (RF) classification algorithm discriminated between the genotypes within each age group using a leave-one-out cross-validation. The balanced accuracy of the RF classification was 92.3 ± 5.2% and 93.3 ± 4.5% as well as False Negative Rate (FNR) of 0.0 ± 0.0% and 0.0 ± 0.0% for the 4-month and 13-month groups, respectively. Feature ranking algorithms identified kinematic features that when considered simultaneously, achieved high genotype classification accuracy. The identified features demonstrated an age-specific kinematic profile of the impact of APP-overexpression. Trunk tilt and unstable hip movement patterns were important in classifying the 4-month J20 mice, whereas patterns of shoulder and iliac crest movement were critical for classifying 13-month J20 mice. Examining multiple kinematic features of gait simultaneously could also be developed to classify motor disorders in humans