Biology and Medicine

Abstrait

Étiquetage des données de cinématique humaine à l'aide de modèles de classification

Yuan Shi, Nihir Chadderwala, Ujjwal Ratan

L'objectif de cette étude est de développer un modèle de classification capable d'étiqueter avec précision et efficacité les données cinématiques humaines. Les données cinématiques fournissent des informations sur le mouvement des individus en plaçant des capteurs sur le corps humain et en suivant leur vitesse, leur accélération et leur position en trois dimensions. Ces points de données sont disponibles au format C3D qui contient des données numériques transformées à partir de données 3D capturées par les capteurs. Les points de données peuvent être utilisés pour analyser les mouvements de patients blessés ou de patients souffrant de troubles physiques. Pour obtenir une vue précise des mouvements, les ensembles de données générés par les capteurs doivent être correctement étiquetés. En raison d'incohérences dans le processus de capture des données, il existe des cas où les marqueurs ont des données manquantes ou des étiquettes manquantes. Les étiquettes manquantes constituent un obstacle à l'analyse du mouvement car elles introduisent du bruit et produisent des points de données incomplets sur le positionnement du capteur dans des espaces tridimensionnels. L'étiquetage manuel des données introduit un effort substantiel dans le processus d'analyse. Dans cet article, nous décrirons les approches permettant de prétraiter les données cinématiques à partir de leur format brut et d'étiqueter les points de données avec des marqueurs manquants à l'aide de modèles de classification.