Computational Analysis of Upper Extremity Movements for People Post-Stroke

Wearable sensors have been beneficial in assessing motor impairment after stroke. Individuals who have experienced stroke may benefit from the use of wearable sensors to quantify and assess quality of motions in unobserved environments. Seven individuals participated in a study wherein they performed various gestures from the Fugl-Meyer Assessment (FMA), a measure of post-stroke impairment. Participants performed these gestures while being monitored by wearable sensors placed on each wrist. A series of MATLAB functions were written to process recorded sensor data, extract meaningful features from the data, and prepare those features for further use with various machine learning techniques. A combination of linear and nonlinear regression was applied to frequency domain values from each gesture to determine which can more accurately predict the time spent performing the gesture, and the associated gesture FMA score. General performance suggests that linear regression techniques appear to better fit paretic gestures, while nonlinear regression techniques appear to better fit non-paretic gestures. A use of classifier techniques were used to determine if a classifier can distinguish between paretic and non-paretic gestures. The combinations include determining if a higher performance is obtained through the use of either accelerometer, rate gyroscope, or both modalities combined. Our findings indicate that, for upper-extremity motion, classifiers trained using a combination of accelerometer and rate gyroscope data performed the best (accuracy of 73.1%). Classifiers trained using accelerometer data alone and rate gyroscope data alone performed slightly worse than the combined data classifier (70.2% and 65.7%, respectively). These results suggest specific features and methods suitable for the quantification of impairment after stroke

Αναζήτηση Λέξεων σε Εικόνες Ιστορικών Εγγράφων

Στην παρούσα διδακτορική διατριβή αναπτύχθηκαν πρωτοποριακές μέθοδοι για τον εντοπισμό λέξεων σε ιστορικά τυπωμένα έγγραφα. Συγκεκριμένα, αναπτύχθηκαν δύο μέθοδοι οι οποίες κάνουν χρήση κατάτμησης των εγγράφων σε επίπεδο λέξεων. Η πρώτη μέθοδος χρησιμοποιεί ένα υβριδικό μοντέλο χαρακτηριστικών για τη σύγκριση μεταξύ των εικόνων των λέξεων. Οι λέξεις-κλειδιά είναι συνθετικά δεδομένα τα οποία δημιουργούνται απο εικόνες μεμονωμένων χαρακτήρων που έχουν επιλεχθεί από τα έγγραφα. Επίσης, η μέθοδος χρησιμοποιεί μια διαδικασία ανατροφοδότησης αποτελεσμάτων από το χρήστη με σκοπό να βελτιώσει τα τελικά αποτελέσματα. Η δεύτερη μέθοδος που βασίζεται σε κατάτμηση εγγράφων σε επίπεδο λέξεων έρχεται να αντιμετωπίσει το πρόβλημα της σύγκρισης συνθετικών δεδομένων με πραγματικά δεδομένα από τα έγγραφα. Λόγω του ότι οι συνθετικές λέξεις παρουσιάζουν διαφοροποίηση σε σχέση με τις κατετμημένες από τα έγγραφα λέξεις, αναπτύχθηκε μία μέθοδος που χρησιμοποιεί τον αλγόριθμο Δυναμικής Στρέβλωσης Χρόνου (Dynamic Time Warping - DTW) ώστε να απορροφήσει τις τοπικές ανωμαλίες και διαφοροποιήσεις μεταξύ των λέξεων. Τέλος, αναπτύχθηκε μία μέθοδος η οποία δε χρησιμοποιεί κανένα είδος κατάτμησης των εγγράφων. Οι λέξεις εντοπίζονται απευθείας επάνω σε ολόκληρες τις εικόνες των εγγράφων. Η μέθοδος αυτή έρχεται να ξεπεράσει το πρόβλημα που δημιουργείται σε περιπτώσεις λανθασμένης κατάτμησης όπου επηρεάζει σημαντικά το τελικό αποτέλεσμα. Επίσης, δίνει τη δυνατότητα μερικού εντοπισμού λέξεων όπως για παράδειγμα λέξεις οι οποίες περιλαμβάνονται άλλες όπως συμβαίνει στις σύνθετες λέξεις. Τα αποτελέσματα των μεθόδων είναι ικανοποιητικά και ξεπερνούν ανταγωνιστικές μεθόδους αναζήτησης λέξεων σε ιστορικά έγγραφα.In this PhD thesis innovative methods of wordspotting on historical printed documents are presented. In particular, two methods based on document segmentation on word level have been developed. The first method uses a hybrid feature scheme for word matching based on zones and projections. It also uses a process of creating query keyword images for any word using synthetic data. The synthetic words are created using images of individual characters taken from the processed documents. The method also presents a process allowing user feedback in order to improve the final results. The second method uses the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm for comparing word images. It assist the transition between the synthetic data and real data comparison. Synthetic data and real data differ and DTW allows a better alignment between the features of the two images. Again, feedback can be applied to improve the results. Furthermore, a method that uses no segmentation on the document images has been also developed. The method overcomes the problem of incorrect segmentation that affect the final results since it detects query keyword images directly on entire document page images. It also allows for partial matching such as detecting word that are included in larger ones. The evaluation of the aforementioned methods showed satisfactory results presenting better performance against competitive methods of wordspotting