Registro fonte: Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais

Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais

This work aims to develop a wearable device, based on inertial sensors and artificial neural network (ANN) for the identification of the type of step during gait, to aid diagnosis and monitoring to be performed by health professionals. The device contains a central responsible for the grouping and t...

ver descrição completa

Autor principal:	Nascimento, Lucas Medeiros Souza do
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Pegadas Sistemas de navegação inercial Detectores Redes neurais (Computação) Sistemas de comunicação sem fio Footprints Inertial navigation systems Detectors Neural networks (Computer science) Wireless communication systems CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia/Tecnologia/Gestão
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4884
Tags:	Adicionar Tag Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!

id	riut-1-4884
recordtype	dspace
spelling	riut-1-48842020-04-29T06:01:06Z Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais Development a device for foot type classification using inertial sensors Nascimento, Lucas Medeiros Souza do Stevan Junior, Sergio Luiz https://orcid.org/0000-0002-4783-5350 http://lattes.cnpq.br/1661935150054196 Vargas, Leandro Martinez https://orcid.org/0000-0001-7324-4450 http://lattes.cnpq.br/5268629732637642 Siqueira, Hugo Valadares https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 Costa, Christiane Maria Ogg Nascimento Gonçalves https://orcid.org/0000-0003-1811-0761 http://lattes.cnpq.br/3960399031407211 Stevan Junior, Sergio Luiz https://orcid.org/0000-0002-4783-5350 http://lattes.cnpq.br/1661935150054196 Pegadas Sistemas de navegação inercial Detectores Redes neurais (Computação) Sistemas de comunicação sem fio Footprints Inertial navigation systems Detectors Neural networks (Computer science) Wireless communication systems CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia/Tecnologia/Gestão This work aims to develop a wearable device, based on inertial sensors and artificial neural network (ANN) for the identification of the type of step during gait, to aid diagnosis and monitoring to be performed by health professionals. The device contains a central responsible for the grouping and transmission of the signals. The two inertial modules are arranged one on the posterior surface of the calcaneus bone and the other on the gastrocnemius muscle. The reception and storage of data is performed on a computer using the Wi-Fi ™ protocol. Inertial data from the gait of 9 people with an average age of 24.8 were collected. The data were used to extract characteristics and arranged as inputs in a Multilayer Perceptron (MLP) to perform the classification of types of step. All individuals collected data under a protocol, which consists of walking 5 meters away. They were also submitted to data collection and evaluated by a professional who classified the type of step. The data were filtered, segmented, normalized and the characteristics were extracted in samples defining the database. To define the RNA configuration and the number of neurons to be used, the K-fold cross-validation method was used. The MLP with the best performance stood out the maximum, minimum and DASDV characteristic for the right foot and maximum, minimum and WL for the left foot, all of which showed an accuracy of 99.22% in the test level for both feet. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um dispositivo vestível, baseado em sensores inerciais e rede neural artificial (RNA) para a identificação do tipo de pisada durante a marcha, para auxilio de diagnóstico e acompanhamento a serem realizados por profissionais da área de saúde. O dispositivo contém uma central responsável pelo agrupamento e transmissão dos sinais. Os dois módulos inerciais ficam dispostos um na face posterior do osso calcâneo e outro no músculo gastrocnêmio. A recepção e armazenamento dos dados é realizado em um computador por meio do protocolo WiFi™. Foram coletados dados inerciais decorrentes da marcha de 9 pessoas com média de idade de 24,8. Os dados foram utilizados para extração de características e dispostos como entradas em uma RNA do tipo Perceptron de múltiplas camadas (Multilayer Perceptron- MLP) para realização da classificação dos tipos de pisada. Todos os indivíduos se submeteram a realização do protocolo de coleta que consiste em realizar caminhadas de 5 metros de distância. Foram ainda submetidos à coleta de dados e avaliados por um profissional que classificou o tipo de pisada. Os dados foram filtrados, segmentados, normalizados e foram extraídas as características em amostras definindo a base de dados. Para a definição da configuração da RNA e a quantidade de neurônios a ser utilizada, foi empregado o método de validação cruzada K-fold. A MLP com melhor desempenho destacou-se a característica máximo, mínimo e DASDV para o pé direito e máximo, mínimo e WL para o pé esquerdo, todos apresentaram uma acurácia de 99,22% na etapa de teste para ambos os pés. 2020-04-29T00:50:35Z 2020-04-29T00:50:35Z 2019-12-19 masterThesis NASCIMENTO, Lucas Medeiros Souza do. Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4884 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
collection	RIUT
language	Português
topic	Pegadas Sistemas de navegação inercial Detectores Redes neurais (Computação) Sistemas de comunicação sem fio Footprints Inertial navigation systems Detectors Neural networks (Computer science) Wireless communication systems CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia/Tecnologia/Gestão
spellingShingle	Pegadas Sistemas de navegação inercial Detectores Redes neurais (Computação) Sistemas de comunicação sem fio Footprints Inertial navigation systems Detectors Neural networks (Computer science) Wireless communication systems CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia/Tecnologia/Gestão Nascimento, Lucas Medeiros Souza do Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
description	This work aims to develop a wearable device, based on inertial sensors and artificial neural network (ANN) for the identification of the type of step during gait, to aid diagnosis and monitoring to be performed by health professionals. The device contains a central responsible for the grouping and transmission of the signals. The two inertial modules are arranged one on the posterior surface of the calcaneus bone and the other on the gastrocnemius muscle. The reception and storage of data is performed on a computer using the Wi-Fi ™ protocol. Inertial data from the gait of 9 people with an average age of 24.8 were collected. The data were used to extract characteristics and arranged as inputs in a Multilayer Perceptron (MLP) to perform the classification of types of step. All individuals collected data under a protocol, which consists of walking 5 meters away. They were also submitted to data collection and evaluated by a professional who classified the type of step. The data were filtered, segmented, normalized and the characteristics were extracted in samples defining the database. To define the RNA configuration and the number of neurons to be used, the K-fold cross-validation method was used. The MLP with the best performance stood out the maximum, minimum and DASDV characteristic for the right foot and maximum, minimum and WL for the left foot, all of which showed an accuracy of 99.22% in the test level for both feet.
format	Dissertação
author	Nascimento, Lucas Medeiros Souza do
author_sort	Nascimento, Lucas Medeiros Souza do
title	Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
title_short	Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
title_full	Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
title_fullStr	Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
title_full_unstemmed	Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
title_sort	desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais
publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
publishDate	2020
citation	NASCIMENTO, Lucas Medeiros Souza do. Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019.
url	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4884
_version_	1805452856263704576
score	10,814766

Desenvolvimento de um dispositivo para classificação de pisada utilizando sensores inerciais

Registros relacionados