Gait 분석은 인간적인 걷는 본을 연구하고 건강 상태를 진단하거나 운동 성과를 개량하기 위하여 포함합니다. 최근 기술 진보는 동의 붙잡음 및 기계 학습 기술의 통합을 통해 gait 평가의 정확도 그리고 효율성을 강화했습니다.

모션 캡처 기술

모션 캡처 시스템은 카메라 및 센서를 사용하여 상세 이동 데이터를 기록합니다. 이 시스템은 신체에 배치 된 마크를 사용하여 광학 또는 무관한, 착용 가능한 센서를 사용하여. 수집 된 데이터는 관절 각도, stride 길이 및 걷는 속도에 대한 정확한 정보를 제공합니다.

Gait Analysis의 기계 학습

기계 학습 알고리즘은 패턴과 가이트의 동종을 식별하는 큰 데이터 세트를 분석합니다. 이 모델은 다른 가이트 유형, 비정상적인성을 감지하고 건강 위험을 예측할 수 있습니다. 기계 학습의 통합은 기적 평가의 해석성과 자동화를 향상시킵니다.

Practical 신청

Clinicians는 Parkinson의 질병, 치기 및 다수 sclerosis와 같은 신경질 장애를 진단하기 위하여 기체 분석을 이용합니다. 운동선수는 성과를 낙관하고 상해를 방지하기 위하여 평가에서 이득을 얻습니다. 게다가, 착용할 수 있는 장치는 임상 조정을 실행할 수 있습니다.

미래 지향

센서 기술 및 데이터 처리의 발전은 더욱 기적 분석 개선을 할 것입니다. 실시간 피드백 시스템 및 개인화 된 치료 계획은 더 많은 feasible이되고 있습니다. 연구는 다양한 인구의 접근 및 정확하게 행동 분석하는 것을 목표로합니다.