はじめに 転倒事故は複数の臨床群で一般的であり、通常のリスク評価には個人の歩行の視覚的観察が含まれます。しかし、歩行の観察評価は通常、転倒リスクを増加させる可能性のある欠陥を特定するために、実験室内で個人に標準化された歩行プロトコルテストを行うことに限定されており、微妙な欠陥は観察されにくい可能性があります。そのため、客観的な方法（例えば慣性計測ユニット、IMUs）は、高解像度の歩行特性を定量的に分析するのに有用であり、微妙な違いを捉えることで転倒リスク評価の情報量を向上させるのに役立ちます。しかし、IMUのみに依存した歩行の器械化分析には限界があり、参加者の行動や環境の詳細（例えば障害物）を考慮していません。ビデオアイトラッカーは、頭部と目の動きを記録することで、人々が頭部と目の動きに基づ...

新しい自動歩行イベント検出方法：健康な被験者と中等度から重度の障害患者の慣性計測ユニット分析 Cyril Voisard, Nicolas de L’Escalopier, Damien Ricard, Laurent Oudre. Neuroengineering and Rehabilitation 雑誌 (2024) 21:104 https://doi.org/10.1186/s12984-024-01405-x 研究背景 歩行分析は、医学において様々な疾患患者の健康状態や病状進行を評価するための重要なツールです。慣性計測ユニット（IMUs）は、そのコンパクトなサイズ、低コスト、および統合の容易さから、臨床歩行分析で広く発展しています。しかし、既存の自動歩行イベント（GE）検出方法は...