모션 캡처 시스템을 사용하여 지면 보행 중 운동학적 보행 데이터에서 최대 리아푸노프 지수 계산의 정확성에 대한 데이터 길이의 영향 분석: 체계적인 검토

초록

이 체계적인 검토에서는 모션 캡처 시스템을 사용하여 지상 보행 중 운동학적 보행 데이터에서 최대 랴푸노프 지수(MLE) 계산의 정확성에 대한 데이터 길이의 영향을 분석합니다. PubMed, IEEE Xplore 및 Web of Science를 종합적으로 검색하여 463개의 기록을 식별했으며 그 중 37개가 포함 기준을 충족했습니다. 검토 결과, 일반적으로 데이터 길이가 길수록 특히 AP(전방-후방) 및 ML(중외측) 방향에서 더 안정적인 MLE 값이 생성되는 반면 수직(VT) 방향은 더 큰 변동성을 나타내는 것으로 나타났습니다. Rosenstein의 알고리즘은 Wolf의 알고리즘에 비해 더 높고 더 넓은 MLE 값을 생성하는 경향이 있었습니다. 이러한 발견은 보행 분석을 위해 신뢰할 수 있는 MLE 값을 얻는 데 데이터 길이의 중요성을 강조합니다. 결과는 보행 안정성 평가 및 훈련 요법 최적화에 도움이 되는 임상 및 운동 응용 분야에 중요한 영향을 미칩니다. 그러나 연구 설계 및 데이터 수집 방법의 가변성은 한계를 제시합니다. 향후 연구는 MLE 측정의 신뢰성을 높이기 위해 표준화된 프로토콜을 개발하고 다양한 데이터 수집 방법을 포함하는 데 중점을 두어야 합니다

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