ДЕСКТОПНИЙ ДОДАТОК ДЛЯ АНАЛІЗУ ПАРАМЕТРІВ ХОДИ ЛЮДИНИ НА ОСНОВІ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ СЕНСОРНИХ ДАНИХ

Анотація

У роботі розглядається проблема об’єктивної оцінки параметрів ходи людини. Оскільки традиційні методи переважно ґрунтуються на суб’єктивному візуальному спостереженні, а високоточні оптичні системи аналізу руху є стаціонарними та потребують значних фінансових витрат, то метою дослідження стало створення десктопного додатку для автоматизованого аналізу параметрів ходи на основі мультимодальних сенсорних даних. Для очищення та аналізу сигналів застосовано методи цифрової фільтрації Баттерворта, адаптивної детекції піків та швидкого перетворення Фур’є FFT. Впроваджено методику розрахунку комплексних біомеханічних метрик, зокрема індексів асиметрії SI, енергоефективності EFF та коефіцієнта варіабельності CV. З метою автоматичної класифікації станів локомоції та прогнозування ризику патологій побудовано модель машинного навчання на основі ансамблевого алгоритму Random Forest. Експериментальна перевірка моделі на еталонних та патологічних наборах даних продемонструвала високу точність розпізнавання з показником F1-score на рівні 0.97. Завдяки використанню розширеного вектора ознак розроблений алгоритм здатний ефективно диференціювати складні клінічні випадки, розрізняючи координаторні порушення та паретичні стани. Реалізований програмний комплекс містить графічний інтерфейс та інтегровану базу даних SQLite для ведення журналів пацієнтів. Отримані результати підтверджують, що додаток є ефективним інструментом підтримки клінічних рішень у сфері медичної реабілітації та діагностики патологій опорно-рухового апарату.