腕部传感器融合实现跨行走场景的稳健步态量化
信号处理
2017-11-21 v1
摘要
通过单腕穿戴加速度计量化步数丰度，是鼓励积极生活方式与追踪疾病状态的常用方法。然而，步数计数精度可能受行走步调或行为波动的影响。在此，我们评估多种传感器融合技术（每种均结合双侧腕部加速度计数据）的使用是否可提升步数计数的稳健性。通过收集 27 名健康受试者的数据，我们发现高层级步数融合在不同行走场景下显著提高了精度。步态周期分析表明，腕部设备可重复检测接近于离地脚趾事件的步数。总体而言，我们的研究表明双腕传感器融合可在自由生活环境中实现稳健的步态量化。
引用
@article{arxiv.1711.06974,
title = {Wrist Sensor Fusion Enables Robust Gait Quantification Across Walking Scenarios},
author = {Zeev Waks and Itzik Mazeh and Chen Admati and Michal Afek and Yonatan Dolan and Avishai Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06974},
year = {2017}
}
备注
NIPS 2017 Machine Learning for Health Workshop