تجزیه و تحلیل Gait شامل مطالعه الگوهای راه رفتن انسان برای تشخیص شرایط بهداشتی یا بهبود عملکرد ورزشی است.پیشرفت های تکنولوژیکی اخیر دقت و کارایی ارزیابی گاست را از طریق ادغام ضبط حرکت و تکنیک های یادگیری ماشین افزایش داده است.

تکنولوژی های ضبط

سیستم های ضبط حرکت اطلاعات حرکتی دقیق را با استفاده از دوربین ها و سنسورها ضبط می کنند.این سیستم ها می توانند نوری باشند، با استفاده از نشانگرهای قرار داده شده بر روی بدن یا بی سابقه، با استفاده از سنسورهای پوشیدنی، داده های جمع آوری شده اطلاعات دقیق در مورد زوایای مفصل، طول گام و سرعت پیاده روی را فراهم می کند.

یادگیری ماشین در Gait Analysis

الگوریتم های یادگیری ماشین، داده های بزرگ را برای شناسایی الگوها و ناهنجاری ها در گاست تجزیه و تحلیل می کنند، این مدل ها می توانند انواع مختلف اسباب بازی را طبقه بندی کنند، ناهنجاری ها را تشخیص دهند و خطرات سلامتی را پیش بینی کنند. ادغام یادگیری ماشین، تفسیر و اتوماسیون ارزیابی های مد را افزایش می دهد.

برنامه های کاربردی عملی

کلینیک ها از تجزیه و تحلیل گاست برای تشخیص اختلالات عصبی مانند بیماری پارکینسون، سکته و اسکلروز چندگانه استفاده می کنند. ورزشکاران از ارزیابی های گاست برای بهینه سازی عملکرد و جلوگیری از آسیب ها بهره مند می شوند. علاوه بر این، دستگاه های پوشیدنی نظارت مداوم در خارج از تنظیمات بالینی را فعال می کنند.

مسیر های آینده

پیشرفت در تکنولوژی سنسور و پردازش داده ها بیشتر تجزیه و تحلیل مده را بهبود می بخشد.سیستم های بازخورد زمان واقعی و برنامه های درمان شخصی در حال حاضر با هدف ایجاد تجزیه و تحلیل دقیق تر و قابل دسترس در سراسر جمعیت های مختلف است.