Недавнее исследование сосредоточилось на анализе походки пациентов, перенесших инсульт, с помощью носимых инерциальных датчиков. Это направление становится все более актуальным, так как инсульт является одной из основных причин моторной инвалидности, значительно ухудшающей качество жизни. Использование магнитно-инерциальных измерительных единиц (MIMUs) позволяет количественно оценивать нарушения походки у таких пациентов.
В рамках исследования 85 пациентов с инсультом и 97 здоровых контролей прошли 10-метровый тест на ходьбу, при этом на них были установлены пять MIMUs. Ученые применили методы машинного обучения для выявления отличительных характеристик походки, сочетая контролируемый отбор признаков с неконтролируемой кластеризацией для повышения интерпретируемости и обобщаемости результатов.
Отбор признаков охватывал различные метрики, включая пространственно-временные, симметричные, стабильные и гладкие параметры. Для обучения, валидации и тестирования использовались алгоритмы K-ближайших соседей (KNN), опорных векторов (SVM) и деревьев решений (TREE). Результаты показали высокую точность классификации: 94,1% для KNN, 96,7% для SVM и 89,1% для TREE, причем SVM продемонстрировал наилучшие обобщающие способности.
Кроме того, неконтролируемая кластеризация с использованием метода k-медоидов подтвердила возможность различения групп, достигнув 90% точности с использованием всего трех признаков: скорости шага, коэффициента вариации фазы опоры и медиально-латерального гармонического соотношения. Эти результаты подчеркивают, что вариабельность походки, гладкость движения туловища и стабильность верхней части тела являются надежными индикаторами нарушений после инсульта.
Интересно, что гладкость движения головы была выделена как новая, отличительная характеристика. Этот интегрированный подход демонстрирует, как носимые датчики в сочетании с машинным обучением могут поддерживать клинический анализ походки и планирование реабилитации. В будущем планируется расширить базы данных и обеспечить возможность реального времени для применения полученных результатов в клинической практике.