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Título: Automatic human movement assessment with switching linear dynamic system : motion segmentation and motor performance
Autor(es): Baptista, Roberto de Souza
Orientador(es): Bó, Antônio Padilha Lanari
Assunto: Mecânica humana
Interação homem-máquina
Sensores sem fio
Próteses mecânicas
Data de publicação: 22-Mar-2017
Data de defesa: 7-Nov-2016
Citação: BBAPTISTA, Roberto de Souza. Automatic human movement assessment with switching linear dynamic system: motion segmentation and motor performance. 2016. xv, 87 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Desenvolvimentos recentes na tecnologia de sensores portáteis estão trazendo dispositivos de medição de movimento humano para atividades cotidianas. Esses sensores fornecem aos usuários finais e profissionais de biomecânica uma quantidade de dados sem precedentes. Além disso, eles proporcionam o desenvolvimento de novas tecnologias em próteses inteligentes e sistemas de interação homem-máquina. No entanto, há uma falta de técnicas para extrair automaticamente as medições indiretas - tais como duração do movimento, amplitude ou coordenação motora - a partir desses dados. Medidas indiretas são necessárias para o reconhecimento, avaliação e análise do movimento humano, e são geralmente extraídas manualmente por meio de inspeção visual por um profissional de biomecânica. Esta tese propõe um novo método para a avaliação automática de movimentos humanos que executa segmentação e extração de parâmetros de desempenho motor (isto é, medições indiretas) em séries temporais de medições de uma seqüência de movimentos humanos. Utilizamos os elementos de um modelo de Sistema Dinâmico Linear Chaveado como blocos de construção para traduzir definições e procedimentos formais da análise tradicional do movimento humano. Nossa abordagem fornece um método para os usuários sem experiência em processamento de sinal para criar modelos para movimentos usando conjunto de dados rotulado e mais tarde empregá-lo para a avaliação automática. Validamos nossa estrutura de testes preliminares envolvendo seis sujeitos adultos saudáveis que executaram movimentos comuns em testes funcionais e sessões de exercícios de reabilitação, como sentar-e-levantar e elevação lateral dos braços, e cinco sujeitos idosos, dois com mobilidade limitada, que executaram o movimento de levantar-se da posição sentada. O método proposto foi aplicado em sequências de movimento aleatório para o duplo propósito de segmentação de movimento (precisão de 72-100%) e avaliação de desempenho motor (erro médio de 0-12%).
Abstract: Recent developments in portable sensor technology are bringing human movement measurement devices to everyday activities. These sensors provide end users and biomechanists with unprecedented amount of data. Besides, they allow novel technologies in intelligent prosthesis and human-machine interaction systems to emerge. However, there is a lack of techniques to automatically extract indirect measurements - such as movement duration, amplitude or motor coordination - from these data. Indirect measures are necessary for recognition, assessment and analysis of human movement, and are usually extracted manually through visual inspection by a biomechanist. This thesis proposes a novel framework for automatic human movement assessment that executes segmentation and motor performance parameter extraction (i.e. indirect measurements) in time-series of measurements from a sequence of human movements. We use the elements of a Switching Linear Dynamic System model as building blocks to translate formal definitions and procedures from traditional human movement analysis. Our approach provides a method for users with no expertise in signal processing to create models for movements using labeled dataset and later employ it for automatic assessment. We validated our framework on preliminary tests involving six healthy adult subjects that executed common movements in functional tests and rehabilitation exercise sessions, such as sit-to-stand and lateral elevation of the arms, and five elderly subjects, two of which with limited mobility, that executed the sit- to-stand movement. The proposed method worked on random motion sequences for the dual purpose of movement segmentation (accuracy of 72-100%) and motor performance assessment (mean error of 0- 12%).
Descrição: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.
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