Биология и медицина

Абстрактный

Маркировка данных кинематики человека с использованием моделей классификации

Юань Ши, Нихир Чаддервала, Уджвал Ратан

Целью данного исследования является разработка модели классификации, которая может точно и эффективно маркировать данные кинематики человека. Данные кинематики предоставляют информацию о движении людей путем размещения датчиков на теле человека и отслеживания их скорости, ускорения и положения в трех измерениях. Эти точки данных доступны в формате C3D, который содержит числовые данные, преобразованные из трехмерных данных, полученных с датчиков. Точки данных могут использоваться для анализа движений травмированных пациентов или пациентов с физическими расстройствами. Чтобы получить точное представление о движениях, наборы данных, генерируемые датчиками, должны быть правильно маркированы. Из-за несоответствий в процессе сбора данных бывают случаи, когда маркеры имеют отсутствующие данные или отсутствующие метки. Отсутствующие метки являются помехой в анализе движения, поскольку они вносят шум и создают неполные точки данных о положении датчика в трехмерных пространствах. Маркировка данных вручную вносит значительные усилия в процесс анализа. В этой статье мы опишем подходы к предварительной обработке данных кинематики из их необработанного формата и маркируем точки данных отсутствующими маркерами с использованием моделей классификации.