Анализ походки на основе искусственного интеллекта объединяет сферы здравоохранения и безопасности

Анализ индивидуальной походки человека может раскрыть подробности его личности и отразить различия между отдельными людьми, группами и даже популяциями. Международная группа исследователей под руководством Кейна Данкансона из Университета Аделаиды, доцента Доминика Тьюлиса, доктора Уилла Робертсона и доктора Эхсана Аббаснеджада собрала разнообразные данные о походке более 700 человек и обучила модели искусственного интеллекта находить сходства. Исследование было опубликовано в журнале The Journal of the Royal Society Interface . Работа уже ведётся над тем, как взаимосвязь между походкой и биологическим состоянием может быть использована в здравоохранении и безопасности, но до сих пор в этих областях применялись разные методы. «В здравоохранении цель состоит в том, чтобы использовать походку в качестве персонального функционального маркера для помощи в лечении неврологических и мышечно-скелетных заболеваний, и измерения, как правило, проводятся с использованием нескольких специализированных инструментов и небольших выборок населения», — сказал ведущий исследователь Кейн Данкансон, соискатель высшей научной степени в Медицинской школе Аделаиды. «В сфере безопасности цель состоит в том, чтобы использовать его в качестве биометрического средства для облегчения распознавания личности в динамических условиях, например, при наблюдении в аэропортах или для аутентификации в умных домах. «Распознавание походки требует моделирования на индивидуальном уровне для выявления особенностей, которые различаются у разных людей, но остаются неизменными у разных людей с течением времени. «Поэтому большинство исследований сосредоточено на разработке сложных многомерных моделей, таких как глубокие нейронные сети , чтобы отделить идентификационные особенности походки от особенностей, связанных с внешним видом тела. «Учитывая, что методы анализа походки в здравоохранении и безопасности, по-видимому, дополняют друг друга, было бы полезно объединить их сильные стороны». Часть изученных данных была получена от участников, когда они шли по пластине в земле, известной как силовая платформа. Силовая платформа измеряет величину и местоположение точки силы на земле в ответ на силу, приложенную через ступни, а затем полученную информацию исследуют с помощью объяснимого метода искусственного интеллекта (XAI), называемого анализом чувствительности окклюзии и аппроксимацией и проекцией однородного многообразия (UMAP). «Первой целью данного исследования было определить, различается ли эффективность распознавания походки в зависимости от набора(ов) данных, используемых для разработки и оценки модели с использованием различных конфигураций четырёх больших наборов данных о походке с помощью платформ с большой силой со всего мира», — сказал доцент Тьюлис, руководитель Центра исследований ортопедии и травматологии. «Вторая цель состояла в том, чтобы изучить, помогают ли демографические характеристики и экспериментальные условия определять вариации походки с использованием XAI. «Для достижения этих целей был предложен новый метод анализа походки, который позволяет одновременно характеризовать индивидуальные, групповые и на уровне набора данных вариации в моделях походки». Они обнаружили, что модели, которые подвергались воздействию разнообразия в процессе обучения, с высокой точностью идентифицировали людей в различных условиях. «Мы обнаружили, что силовые платформы могут быть развернуты как автономные инструменты с относительно небольшими ограничениями по выбору образцов и условиям ходьбы, что позволяет собирать большие наборы данных в лабораториях, клиниках и, возможно, в более разнообразных условиях, что, в свою очередь, может способствовать принятию более совершенных решений на основе данных», — сказал доцент Тьюлис. «Тенденции в производительности и выводы XAI показали, что обувь, скорость ходьбы, масса тела, пол, рост и, возможно, другие зависящие от времени факторы взаимодействуют, влияя на вариабельность походки на нескольких уровнях, а системы распознавания походки на основе ИИ, которые полагаются на данные силовой платформы, демонстрируют существенные перспективы для персонализированного анализа». Мастер пера, обрабатывает новостную ленту.