По итогам исследования ученым удалось разработать новую модель для точного измерения длины шага с использованием машинного обучения.
Об этом сказано на сайте университета.
Продолжительность шагов может свидетельствовать о начальных признаках различных неврологических заболеваний и отслеживать их развитие. Длина шага сокращается с возрастом и у людей с неврологическими расстройствами.
Исследовательская команда разработала алгоритм, преобразующий данные с легкого, водонепроницаемого носимого датчика, прикрепленного к нижней части спины, в точные измерения длины каждого шага. Этот метод в четыре раза точнее традиционных биомеханических моделей.
Ранее исследования использовали носимые устройства на основе инерционных измерительных блоков (IMU) для оценки длины шага. Однако такие исследования проводились с неудобными устройствами, требующими использования нескольких датчиков, и только на здоровых людях, что не позволяло делать широкие обобщения.
Профессор Нета Рабин, специалист по машинному обучению и участник исследования, объяснила, что команда стремилась решить проблему с помощью IMU — легких и недорогих датчиков, которые есть в каждом телефоне и умных часах, измеряющих параметры, связанные с ходьбой. Они хотели разработать алгоритм, который мог бы преобразовывать данные IMU в точную оценку длины шага и интегрировать его в удобное носимое устройство.
Команда успешно использовала данные о походке и длине шага, полученные с помощью IMU, измеренные в предыдущих исследованиях у 472 человек с болезнью Паркинсона, легкими когнитивными нарушениями или рассеянным склерозом, а также у здоровых пожилых и молодых людей.
Эти данные использовались для обучения компьютерных моделей, которые преобразовывали информацию IMU в оценку длины шага. Для проверки точности моделей исследователи определили, насколько хорошо различные модели могут анализировать новые данные, не использованные в процессе обучения.
Также "Курсор" сообщал, что исследование израильских ученых показало, как растения и бактерии обмениваются генами друг с другом.