The technology of gait analysis is moving rapidly. Human gait is very complex, and a through understanding of it demands with the basic principles of biomechanics and the technology used to measure gait. Some professionals reluctance to use gait analysis may be due to the amount of time and effort necessary to accomplish this and the necessity for teamwork among the disciplines involved. Any form of observational gait analysis has limited precision and is more descriptive than quantative. The techniques of 3-D kinetic and kinematic analysis can provide a detailed biomechanical description of normal and pathological gait. This article review gait characteristics and procedures that are available for gait analysis. We are certain that, given the steady advance of technology and our continued efforts to document the benefits of that technology. gait analysis will soon be a routine part of the evaluation of both the elite athlete and the physically impaired adult or child.
Objective : A large proportion of stroke survivors have to deal with problems in gait. Proper evaluation of gait must be undertaken to understand the sensorimotor impairment underlying locomotor disorders post stroke. Methods : The characteristics of gait pattern with post stroke are reviewed in this paper. In particular, temporal distance parameters, kimematics, kinetics, as well as energy cost, EMG are focused. Results : The technology for gait analysis is moving rapidly. The techniques of 3D kinematic and kinetic analysis can provide a detailed biomechanical description of normal and pathological gait. This article reviews gait analysis method and characteristics of post stroke. Finally current method of gait analysis can provide further insight to understand paretic gait and therapeutic direction.
This paper studies a novel approach to natural gait cycles based gait recognition via kernel Fisher discriminant analysis (KFDA), which can effectively calculate the features from gait sequences and accelerate the recognition process. The proposed approach firstly extracts the gait silhouettes through moving object detection and segmentation from each gait videos. Secondly, gait energy images (GEIs) are calculated for each gait videos, and used as gait features. Thirdly, KFDA method is used to refine the extracted gait features, and low-dimensional feature vectors for each gait videos can be got. The last is the nearest neighbor classifier is applied to classify. The proposed method is evaluated on the CASIA and USF gait databases, and the results show that our proposed algorithm can get better recognition effect than other existing algorithms.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.17
no.2
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pp.39-50
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1991
The movement of human beings - walking, running, jumping and climbing, etc. - have long been of scientific interest. In particular, the science of human walking is called gait analysis. Various instruments have been developed to assist in the study of human gait. Recently gait analysis techniques are used in medical research to investigate the abnormalities of pathological gait. In this study, we constructed a comprehensive gait analysis system consisting of a walkway, a force platform, foot-switches and an ExpertVision motion analysis system. Time-distance gait parameters and vector diagrams can be analyzed by a special application program called Force Analysis System(FOANAS). Using quantitative discrimination of this system, the gait characteristic parameters of normal and pathological gait is facilitated.
Background: Gait analysis is an important measurement for health professionals to assess gait patterns related to functional limitations due to neurological or orthopedic conditions. The purpose of this study was to investigate the reliability of the newly developed portable gait analysis system (PGAS). Design: Cross-sectional design. Test-retest study. Methods: The PGAS study was based on a wearable sensor, and measurement of gait kinematic parameters, such as gait velocity, cadence, step length and stride length, and joint angle (hip, knee, and ankle) in stance and swing phases. The results were compared with a motion capture system (MCS). Twenty healthy individuals were applied to the MCS and PGAS simultaneously during gait performance. Results: The test-retest reliability of the PGAS showed good repeatability in gait parameters with mean intra-class correlation coefficients (ICCs) ranging from 0.840 to 0.992, and joint angles in stance and swing phase from 0.907 to 0.988. The acceptable test-retest ICC was observed for the gait parameters (0.809 to 0.961), and joint angles (0.800 to 0.977). Conclusion: The results of this study indicated that the developed PGAS showed good grades of repeatability for gait kinematic data along with acceptable ICCs compared with the results from the MCS. The gait kinematic parameters in healthy subjects can be used as standard values for adopting this PGAS.
Background: In at-risk older adults, gait speed is an important factor associated with quality of life and falling risk. In this study, we assessed whether therapeutic exercise could improve gait speed. Methods: We conducted a meta-analysis to evaluate the 'best' therapeutic exercise method by analyzing each exercise in terms of intensity, type, and several gait speed indices. For the analysis, we gathered 122 papers through a database search and selected 9 (n=627) that were appropriate for the meta-analysis. Results: In 8 of the 9 included papers, gait speed improved with therapeutic exercise. Usual gait speed (n=246) improved more than maximal gait speed (n=574). A resistance program was more effective than a nonresistance program for improving maximal, but not usual, gait speed. We also found that the effects of therapeutic exercise were greater in noncommunity than in community-dwelling elderly people. Conclusion: In conclusion, therapeutic exercise was effective in improving gait speed.
Purpose: Visual gait analysis plays a pivotal role in determining the important gait problem of patients. A few studies have been published and have received little attention regarding visual gait analysis on patients with orthopedic problems. The purposes of this study were to investigate the difference of reliability levels according to experience of clinical physical therapists. Methods: Thirty-five clinical physical therapists, 5 high experienced, 15 experienced, and 15 inexperienced, were recruited and individually evaluated these videotaped gait patterns of the participants, and filled up the structured gait analysis form. The gait of nine participants was videotaped. Reliability levels were calculated by the Intraclass Correlation Coefficients (ICC). Results: The inter-rater reliability of high experienced group (ICC=0.56; 95% CI: 0.50-0.62) was comparable to that of the experienced raters (ICC=0.48; 95% CI: 0.43-0.53) and inexperienced group (ICC=0.42; 95% CI: 0.38-0.46). High experienced group reached a higher inter-rater reliability level. The average intra-rater reliability of the high experienced group was 0.70 (ICCs ranging from 0.54 to 0.82). The experienced group reached an average intra-rater reliability of 0.61 (ICCs ranging from 0.47 to 0.81). The inexperienced group attained average ICC values of 0.53 (ICCs ranging from 0.30 to 0.74). Conclusion: Use of a structured gait analysis form as described in this study was found to be moderately reliable. Clinical experience appears to increase the reliability of visual gait analysis.
Purpose: This study reports the basic reference data of the specific gait parameters for Korean normal adults. Methods: The basic gait parameters were extracted from 73 Adults (35 men and 38 women), 18 to 33 years of age, using a Vicon MX motion analysis system. The segment kinetics, such as joint moment and power, was analyzed at the hip, knee and ankle. Results: The motion patterns are typically associated with a specific phase of the gait cycle. The temporal-spatial gait parameters of Korean normal adults, such as cadence, walking speed, stride length, single support and double support, were similar to the other western reference data. The kinetic parameters of Korean normal adults, such as joint moments of force, joint mechanical power generation or absorption and ground reaction forces, were also similar to other western reference datasets. Conclusion: This study demonstrates that objective gait analysis can be used to document the gait patterns of normal healthy adults. The techniques of 3-dimensional temporal-spatial gait parameters and kinematic parameters analysis can provide a detailed biomechanical description of a normal and pathological gait.
Objectives This study was designed to investigate the correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Methods 21 cases of patients who received treatment from October 2013 to February 2017 for abnormal posture were analyzed. Three indicators were measured in the lumbar spine X-ray. These indicators include Ferguson's angle, Lumbar lordotic angle, L4-5 IVD angle. Gait analysis indices were estimated by Treadmill Gait Analysis system. The data were analyzed to find out correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Spearman correlation was used. Results Ferguson's angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Lumbar lordotic angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. L4-5 IVD angle and Difference of gait balance of right and left had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Conclusions Difference of gait balance of front and rear had strong level of a negative linear relationship with Ferguson's angle and Lumbar lordotic angle.
Objective: The greatest motor impairment after stroke is a decreased ability to walk. Most stroke patients achieve independent gait, but approximately 70% do not reach normal speed, making it difficult to reach a standard of daily living. Therefore, a wearable exoskeleton is recommended for optimal independent gait because different residual disorders hinder motor function after stroke. This review synthesized the effect on gait speed in randomized controlled trials (RCTs) in which gait training using a wearable exoskeleton was performed on post-stroke patients for qualitative and quantitative analysis. Design: A systematic review and meta-analysis of a randomized controlled trials Methods: RCTs using wearable exoskeletons in robotic rehabilitation of post-stroke patients were extracted from an international electronic database. For quality assessment and quantitative analysis, RevMan 5.4 was used. Quantitative analysis was calculated as the standardized mean difference (SMD) and presented as a random effect model. Results: Five studies involving 197 post-stroke patients were included in this review. As a result of the analysis using a random effect model, gait training using a wearable exoskeleton in post-stroke patients showed a significant improvement in gait speed compared to the non-wearing exoskeleton (SMD=1.15, 95% confidence interval: 0.52 to 1.78). Conclusions: This study concluded that a wearable exoskeleton was more effective than conventional gait training in improving the gait speed in post-stroke patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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