Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Trenings- og testdatabase for IMU-baserte ganganalysemetoder (IMU-GAIT)

18. august 2026 oppdatert av: Bart Jansen, Vrije Universiteit Brussel

Trenings- og testdatabase for IMU-baserte gangeanalysemetoder

Målet med denne studien er å etablere et høykvalitets, synkronisert datasett av ganghendelser (GE) ved å samle inn treghetsmålingsenhet (IMU)-data og validerte sanntidsdeteksjoner samtidig ved hjelp av et Vicon-bevegelsesfangstsystem. Den primære målsettingen er å adressere eksisterende begrensninger i GE-deteksjon - som dårlig generaliserbarhet, begrenset datamangfold og mangel på presis synkronisering - gjennom en streng protokoll som sikrer nøyaktighet og åpenhet. Eksperimentet er strukturert i tre faser. Først vil Vicon-avledede GE bli validert og raffinert ved hjelp av komplementære modaliteter (kraftplater og videoopptak). Deretter vil dyp læring (DL)-algoritmer bli utviklet og evaluert for GE-deteksjon direkte fra IMU-data, med Vicon-annotasjoner som sanntidsreferanse. Til slutt vil virkningen av forskjeller i GE-tidtaking på romlig-temporale gangparametre (SGP) bli analysert for å vurdere gjennomførbarheten av å bruke kun IMU-systemer for pålitelig ganganalyse.

Ved å oppnå disse målsetningene, tar studien sikte på å forbedre nøyaktigheten av GE-deteksjon fra bærbare sensorer og muliggjøre mer tilgjengelig, skalerbar og pålitelig ganganalyse utenfor laboratoriemiljøet.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Detaljert beskrivelse

Dette prosjektet undersøker utviklingen av nøyaktige og pålitelige metode for deteksjon av gangehendelser (GE) ved bruk av bærbare treghetsmålingsenheter (IMU-er), validert mot gullstandard bevegelsesfangstdata (Vicon). Gangeanalyse spiller en sentral rolle i forståelsen av menneskelig bevegelse og har viktige kliniske anvendelser innen rehabilitering, nevrologi, ortopedi og fallrisikovurdering. Imidlertid er nåværende IMU-baserte tilnærminger begrenset av synkroniseringsproblemer, små eller homogene datasett og utilstrekkelig validering mot grunnsannhet. Denne studien adresserer disse hullene ved systematisk å samle inn og validere gangedata hos friske deltakere. Datainnsamling vil bli utført ved Brubotics Rehabilitation Research Center (BRRC) bevegelsesanalyselaboratorium. Deltakere vil fullføre gangtester med ulike hastigheter (langsom, selvvalgt og rask hastighet) langs en standardisert 10 m bane. Reflekterende markører vil bli plassert på anatomiske landemerker, og en på korsbenet montert IMU vil fange treghetssignaler. GE vil bli samtidig registrert med Vicon-systemet, supplert med video og kraftplatedata for validering. Studien er organisert i tre faser. Fase 1 validerer og forfiner Vicon-detekterte GE ved bruk av komplementære modaliteter. Fase 2 utvikler og evaluerer dyp læringsalgoritmer for IMU-basert deteksjon, inkludert utforskning av selvopplært læring. Fase 3 undersøker hvordan forskjeller i GE-tidspunkter påvirker romlige og temporale gangparametre (f.eks. skrittid, kadens, asymmetri), med mål om å fastslå om kun-IMU-systemer kan tjene som pålitelige alternativer til bevegelsesfangst. Til slutt vil dette prosjektet levere et robust datasett og algoritmisk rammeverk som forbedrer presisjonen og generaliserbarheten av IMU-basert GE-deteksjon.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

150

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

    • Belgium
      • Brussels, Belgium, Belgia, 1050
        • Rekruttering
        • Faculty of Enginnering, ETRO department
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Friske voksne, 18–65 år

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Friske personer uten motoriske funksjonsnedsettelser som forstyrrer gangmønsteret.
  • Ingen historie med smerter i nedre ekstremiteter de siste 6 månedene.
  • Ingen historie med skader/operasjoner i nedre ekstremiteter de siste 6 månedene.
  • Språk: Personer som snakker nederlandsk og/eller engelsk og/eller fransk.
  • Alder 18-65 år
  • Deltakere må kunne forstå instruksjonene og svare på spørsmål. I tillegg må de kunne: signalisere smerte, frykt, ubehag; gi informert samtykke.

Eksklusjonskriterier:

  • Personer med komorbiditet som kan hindre studien (f.eks.: ustabile kardiovaskulære systemforstyrrelser, lungesykdommer, alvorlig osteoporose).
  • Personer med metallimplantater eller hudtilstander som vil gjøre plassering av sensorer eller markører vanskelig.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Friske forsøkspersoner
Alder 18-65 år

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Hæl-slag Timing-feil: Kraftplater vs Vicon
Tidsramme: 4 år

Absolutt tidsforskjell mellom hæl-landing detektert av synkroniserte kraftplater (referanse) og hæl-landing detektert av Vicon bevegelsesopptaksystem.
Kraftplate-hæl-landing er definert som den første rammen med vertikal bakkereaksjonskraft.

Vicon-hæl-landing er den kinematiske hendelsen merket "hæl-landing" i henhold til laboratoriets standardprosedyre.
Feil beregnes per skritt, deretter oppsummert som generelt gjennomsnitt ± SD på tvers av deltaker(e).
Lavere verdier indikerer bedre samsvar.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år
Tåavsetningstidspunkt-feil: Kraftplater vs Vicon
Tidsramme: 4 år

Absolutt tidsforskjell mellom tåavsettelse fra kraftplater og tåavsettelse detektert av Vicon. Feil beregnes per skritt, gjennomsnittet beregnes innenfor hver deltaker, deretter oppsummert som generelt gjennomsnitt ± SD. Lavere verdier indikerer bedre samsvar.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år
Avtale om hendelse (%): Vicon vs Video - hæl-anlegg
Tidsramme: 4 år

Prosentdel av hæl-landing-hendelser der Vicon og bilde-for-bilde videoannotasjon indikerer samme hendelse innenfor ms toleransevindu (flere toleransevinduer vil bli utforsket). Overensstemmelse beregnes per deltaker og oppsummeres som gjennomsnitt ± SD på tvers av deltaker(e). Høyere verdier indikerer bedre overensstemmelse.

Måleenhet: prosent (%)

4 år
Avtale om hendelse (%): Vicon vs Video - Tåavsett
Tidsramme: 4 år

Prosentandel av tåavsetningshendelser der Vicon og videoannotasjon samsvarer innenfor en toleransevindu (flere toleransevinduer vil bli vurdert). Beregnet per deltaker; oppsummert som gjennomsnitt ± SD per deltaker(e). Høyere verdier indikerer bedre samsvar.

Måleenhet: prosent (%)

4 år

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
IMU hælslagdeteksjonsnøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Andel korrekt klassifiserte hæl-slag-hendelser av den IMU-baserte dyp-læringsmodellen i forhold til Vicon bakkesannhet (korrekte klassifikasjoner / totale hendelser), beregnet per deltaker og oppsummert som gjennomsnitt ± SD på tvers av deltaker(e).

Referanse & toleranse: Vicon-hendelseetiketter; en match telles når IMU- og Vicon-hendelser faller innenfor samme deteksjonsramme eller innenfor et toleransevindu vi vil evaluere.

Måleenhet: prosent (%)

4 år
Stegtidsnøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i trinn-tid mellom IMU-avledet og Vicon-avledet ganghendelsesdeteksjon. Trinn-tid er definert som tiden mellom påfølgende hæl-slag fra motsatte føtter.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år
IMU tåavsetningsdeteksjonsnøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Andel korrekt klassifiserte tåavsettelseshendelser av den IMU-baserte dyp-læringsmodellen i forhold til Vicon-grunnsannhet (korrekte klassifiseringer / totale hendelser), beregnet per deltaker og oppsummert som gjennomsnitt ± SD på tvers av deltaker(e).

Referanse & toleranse: Vicon-hendelsesetiketter; en treff telles når IMU- og Vicon-hendelser faller innenfor samme deteksjonsramme eller innenfor et toleransevindu vi vil evaluere.

Måleenhet: prosent (%)

4 år
IMU Hælslagfølsomhet (Gjentakelse)
Tidsramme: 4

Sanne positive / (sanne positive + falske negative) for hælberøringsoppdagelse mot Vicon, beregnet per deltaker(e); oppsummert som gjennomsnitt ± standardavvik. Høyere er bedre.

Måleenhet: prosent (%)

Referanse & toleranse: Vicon-merkelapper; må samsvare innenfor en toleransevindu for å analyseres

4
IMU Hælslagspesifisitet
Tidsramme: 4 år

Sanne negative / (sanne negative + falske positive) for hælberøringsdeteksjon vs Vicon, beregnet per deltaker(e); oppsummert som gjennomsnitt ± SD. Høyere er bedre.

Referanse & toleranse: Vicon-etiketter; samsvar innenfor et toleransevindu for analyse

Måleenhet: prosent (%)

4 år
IMU Tåavsettelsesfølsomhet (Gjenkalling)
Tidsramme: 4 år

TP / (TP + FN) for tåavsetningsdeteksjon vs Vicon, beregnet per deltaker(e); oppsummert som gjennomsnitt ± SD. Høyere er bedre.

Referanse & toleranse: Vicon-etiketter; må samsvare innenfor et toleransevindu for å bli analysert

Måleenhet: prosent (%)

Tidsramme: 4 år

4 år
IMU Tåavsettelsesspesifisitet
Tidsramme: 4 år

TN / (TN + FP) for tåavsettelsesdeteksjon vs Vicon, beregnet per deltaker(e); oppsummert som gjennomsnitt ± SD. Høyere er bedre.

Referanse & toleranse: Vicon-etiketter; må samsvare innenfor et toleransevindu for analyse

Måleenhet: prosent (%) Tidsramme: 4 år

4 år
Kadensens Nøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i kadens mellom IMU-avledede og Vicon-avledede målinger. Kadens er definert som antall skritt per minutt.

Måleenhet: skritt per minutt (skritt/min)

4 år
Trinnlengde-nøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i skrittlengde mellom IMU-avledede og Vicon-avledede målinger. Skrittlengde er definert som avstanden mellom hælberøringer av motsatte føtter.

Måleenhet: meter (mm)

4 år
Steg-Tid Asymmetri Nøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i skrittid-asymmetriindeks mellom IMU-avledede og Vicon-avledede data. Asymmetriindeksen beregnes som den relative forskjellen mellom venstre og høyre skrittid.

Måleenhet: prosent (%)

4 år
Tidtakningsnøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i skrittid mellom IMU-avledede og Vicon-avledede data. Skrittid er definert som tiden mellom hælberøringer av samme fot.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år
Skrittlengdenøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i skrittlengde mellom IMU-avledede og Vicon-avledede målinger. Skrittlengde er definert som avstanden mellom påfølgende hælkontakter på samme fot.

Måleenhet: meter (mm)

4 år
Stansetidsnøyaktighet
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i stansetid mellom IMU-avledede og Vicon-avledede data. Stansetid er definert som tiden fra hælkontakt til tåavlastning av samme fot.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år
Nøyaktighet av dobbeltstøtte-tid
Tidsramme: 4 år

Beskrivelse: Absolutt forskjell i dobbeltstøtte-tid mellom IMU-avledede og Vicon-avledede målinger. Dobbeltstøtte-tid refererer til varigheten hvor begge føttene er i kontakt med bakken.

Måleenhet: millisekunder (ms)

4 år

Andre resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Vekt
Tidsramme: 4 år

Kroppsvekt vil bli målt ved hjelp av en kalibrert digital vekt, der deltakerne har på seg lette klær og ingen sko. Vekten vil bli registrert én gang ved start og ved planlagte oppfølgingskontroller. Resultatene vil bli oppsummert som gjennomsnitt ± standardavvik blant deltakerne.

Måleenhet: kilogram (kg)

4 år
Høyde
Tidsramme: 4 år

Stående høyde vil bli målt ved hjelp av en veggmontert stadiometer, med deltakere som står oppreist, uten sko og med hælene sammen. Resultatene vil bli oppsummert som gjennomsnitt ± standardavvik på tvers av deltakerne.

Måleenhet: meter (mm)

4 år
Kroppsmasseindeks (BMI)
Tidsramme: 4 år

BMI vil bli beregnet som vekt (kg) delt på høyde i annen (m²). Dette gir en standardisert mål på relativ vekt justert for høyde. Resultatene vil bli oppsummert som gjennomsnitt ± standardavvik blant deltakerne.

Måleenhet: kilogram per kvadratmeter (kg/m²)

4 år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

12. desember 2025

Primær fullføring (Antatt)

31. desember 2029

Studiet fullført (Antatt)

31. desember 2029

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

27. august 2025

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

17. november 2025

Først lagt ut (Faktiske)

19. november 2025

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

19. august 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

18. august 2026

Sist bekreftet

1. august 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

UBESLUTTE

IPD-planbeskrivelse

Fortsatt usikker

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere