Diplomová práce

Rozpoznanie porúch chôdze pomocou hlbokého učenia

Recognition of Gait Disorders using Deep Learning

Bc. Jakub Raček
Anotace

Cieľom práce bolo klasifikovať osoby na základe zaznamenaných pohybových dát do tried zodpovedajúcich rôznym poruchám chôdze. Každá osoba bola reprezentovaná niekoľkými krokovými cyklami, pričom v kontexte tejto práce je krokový cyklus časová rada kinetických a kinematických atribútov chôdze. Krokové cykly sú k dispozícií separátne pre ľavú a pravú dolnú končatinu danej osoby. V úlohe klasifikátora …více

Abstract

The goal of the thesis was to classify persons into multiple classes corresponding to various gait disorders based on motion capture data. Each person was represented by a certain number of gait cycles, whereby in the context of this thesis, a gait cycle is a time series of kinetic and kinematic attributes of gait. Gait cycles are available separately for the left and right lower limb of each person …více

Klíčová slova
porucha chôdze krokový cyklus pohybové dáta klasifikácia hlboké učenie neurónové siete gait disorder gait cycle motion data classification deep learning neural networks
Zadání práce
Cílem této diplomové práce bude návrh klasifikátoru pohybových dat lidí na úrovni krokových cyklů do předem daných kategorií, které odpovídají specifické vadě chůze. Vstupem bude klasifikovaná množina daných kinetických a kinematických atributů chůze zvlášť pro levou a pravou dolní končetinu na úrovni krokových cyklů. Úkolem bude vyhodnotit správnou reprezentaci krokového cyklu (každá končetina zvlášť, končetiny společně, cyklus normalizovaný vzhledem k času, apod.) pomocí různých typů neuronových sítí. Klasifikace daného subjektu pak bude probíhat na základě přiřazených kategorií u jednotlivých krokových cyklů. Experimenty budou vyhodnoceny na kolekci anonymizovaných pohybových dat poskytnutých Laboratoří chůze Dětské nemocnice v Brně. Součástí práce bude implementace klasifikátoru v jazyce Python s využitím frameworku PyTorch a porovnání dosažených výsledků experimentů.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
18. 5. 2022 10:45, doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D., učo 60474
Plný text práce
1,1 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
slovenština slovenština
Termín obhajoby
22. 6. 2022
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D., učo 60474
KSUZD FI MU

Oponent

prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485
KSUZD FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Zpracování a analýza rozsáhlých dat

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.