El objetivo del presente estudio es comparar la exactitud de diferentes algoritmos, para la estimación de la longitud de zancada en marcha humana, utilizando dispositivos IMU.
En el ámbito médico, el estudio de la marcha ha interesado desde tiempos remotos, haciendo de este un estudio complejo y de gran utilidad del cual se pueden encontrar diversos sistemas de medición ampliamente utilizados. La variabilidad de la longitud de zancada durante el ciclo de marcha de un ser humano ha sido correlacionada con el riesgo de caída, la existencia de las enfermedades de Parkinson y de Huntington, y la presencia de lesiones cerebrales; lo que justifica la importancia del análisis de la marcha humana en las áreas de la salud y la ciencia en general, por lo cual, se desarrolló´ un experimento comparativo de la medición de la longitud de la zancada en una población de adultos sanos sin patologías con incidencia en la marcha, mediante dispositivos IMU, para determinar el grado de exactitud de ´estos algoritmos de estimación frente a un sistema basado en un algoritmo de visión artificial (sistema óptico de medida). Una vez completado el experimento, se realizó un análisis estadístico comparativo entre los algoritmos IMU y el algoritmo del sistema óptico de medida. Se determinó si estos grupos de datos pertenecían a una misma población mediante el estadístico Kruskal-Wallis; y mediante el error RMSE de todos los datos, se determinó el grado de exactitud de los algoritmos IMU frente al algoritmo basado en visión artificial.
Como resultado, el estadístico Kruskal-Wallis rechazo la hipótesis nula H0, y se aceptó la hipótesis alternativa H1 de que por lo menos 1 grupo de datos de los algoritmos IMU proviene de una población con una distribución distinta al algoritmo basado en visión artificial. La exactitud de los algoritmos IMU tuvo un resultado poco satisfactorio en comparación de los resultados obtenidos mediante el sistema óptico de medida, con errores RMSE de hasta 83,12 % y promedio de zancada de hasta 15,72 centímetros.
The objective of the present study is the comparison of different algorithms exactness, for estimating
human gait stride length, using IMU devices.
In the medical field, the study of gait has been of interest since ancient times, making it a complex
and highly useful study from which various widely used measurement systems can be found.
The variability of stride length during the human gait cycle has been correlated with the risk of
falling, the existence of Parkinson’s and Huntington’s diseases, and the presence of brain lesions;
which justifies the importance of human gait analysis in the areas of health and science in general,
whence, a comparative experiment was developed to measure the length of stride in a population of healthy adults without pathologies with incidence in gait, using IMU devices, to determine the
exactness degree of these estimation algorithms against a system based on an artificial vision
algorithm (optical measurement system). Once the experiment was completed, a comparative
statistical analysis was performed between the IMU algorithms and the algorithm of the optical
measurement system. It was determined whether these data groups belonged to the same population
using the statistic Kruskal-Wallis; and by means of the RMSE error of all the data, the
exactness degree of the IMU algorithms was determined compared to the artificial vision based
algorithm.
As a result, the statistician Kruskal-Wallis rejected the null hypothesis H0, and the alternative
hypothesis H1 was accepted that at least 1 group of data from IMU algorithms comes from a population
with a different distribution than the algorithm based on computer vision. IMU algorithms
exactness had an unsatisfactory result compared with results obtained by using the optical measurement
system, with RMSE errors of up to 83.12% and average stride of up to 15.72 centimeters.
