フォースセンサーシューズのデータから初期段階と最終段階を除外する必要があるのはなぜですか？歩行精度を確保する

データの整合性を確保するため、研究者は記録されたデータセットから歩行の「過渡期」を削除する必要があります。

フォースセンサーシューズの標準的なプロトコルでは、歩行セットの最初の2歩と最後の2歩を削除する必要があります。このプロセスは、試行の開始時の加速と終了時の減速によって引き起こされる機械的ノイズを排除します。これにより、分析は参加者の定常状態の歩行にのみ焦点を当てることができ、これは彼らの真の歩行能力の唯一信頼できる測定値となります。

コアの要点：初期段階と最終段階のステップを除外することは、開始と停止の生理学的な「ノイズ」から定常状態の歩行を分離するために不可欠です。このフィルタリングなしでは、データは加速と減速の物理学によって偏ったままになり、科学的な比較が無効になります。

遷移運動の物理学

加速干渉の排除

人が歩行を開始すると、フォースセンサーは慣性を克服するために必要な水平および垂直方向の力に大きなスパイクを記録します。これらの最初の2歩は加速によって支配されており、ユーザーの自然でリズミカルな歩行パターンを反映していません。

減速アーチファクトの最小化

同様に、参加者が20メートルの歩行を終わりに近づくと、本能的に減速し始めます。これらの最後のステップには、標準的な運動パフォーマンスとは無関係な減速力と歩行調整が含まれます。

定常状態データによる科学的妥当性の達成

定常状態歩行の定義

定常状態歩行とは、歩行がリズミカルでエネルギー効率的になる段階です。「起動」と「ブレーキ」のデータを削除することで、研究者は歩幅、圧力分布、歩数などのクリーンな指標を抽出できます。

比較分析の強化

歩行テストが科学的に妥当であるためには、データは異なる被験者間または期間間で比較可能でなければなりません。遷移ステップを削除することで、被験者がどれだけ速くまたは急に開始および停止したかを比較するのではなく、一貫した歩行メカニクスを比較していることが保証されます。

トレードオフの理解

データ損失のリスク

最初の2歩と最後の2歩を削除すると「クリーンな」データが保証されますが、記録された試行の一部が破棄されることを意味します。短い歩行テストでは、分析に利用できる総歩数に大幅な影響を与える可能性があります。

遷移フェーズの無視

定常状態歩行のみに焦点を当てることは、研究の目的が患者がどのように運動を開始するかを理解することである場合、重要な情報を見逃す可能性があります。研究目的が、開始時のバランス遷移または転倒リスクを研究することである場合、これらの除外されたステップは実際には最も重要なデータポイントになります。

プロジェクトへの適用方法

フォースセンサーシューズのデータ処理パイプラインを構成する際には、フィルタリング戦略は特定の研究目標と一致する必要があります。

一般的な移動能力または歩行の健康状態の評価が主な焦点である場合：平均値が定常状態のパフォーマンスを反映するように、常に最初の2歩と最後の2歩を除外してください。
神経学的「開始ためらい」またはパーキンソン病の歩行が主な焦点である場合：加速フェーズにはこれらの状態の主要なバイオマーカーが含まれているため、初期ステップを保持する必要があります。
履物または装具の快適性が主な焦点である場合：継続的な使用中の機器のパフォーマンスを理解するために、定常状態のデータに厳密に焦点を当ててください。

定常状態フェーズを分離することで、生のセンサーノイズを人間の運動の正確で実行可能なマップに変換できます。

概要表：

歩行フェーズ	データの影響	分析アクション	根拠
初期ステップ	加速と慣性	除外	機械的な起動ノイズを削除
定常状態	リズミカルで一貫性がある	含める	真の運動能力を表す
最終ステップ	減速とブレーキ	除外	減速アーチファクトを排除
遷移研究	バランスと開始	保持	神経学的バイオマーカーに不可欠

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