In this study, we used the Physionet gait database and extracted gait features such as step/stride regularities and symmetries to build a classifier for Parkinson’s disease (PD) subjects and healthy controls. We also improved the number of features using the mean and standard deviation of step times during their usual, self-selected pace for approximately 2 minutes on level ground. Extracted features were used in three different machine learning algorithms. PD is a neurodegenerative disorder caused by the neurodegeneration of regions of the basal ganglia. Gait abnormality is one of the main symptoms of PD. Motor symptoms in Parkinson’s disease cause a lack of control over movements and difficulty initiating muscle movements such as shuffling steps, quicker strides, or moving slower than expected for the corresponding age. The proposed approach can be used for the diagnosis of PD that can be automated or performed remotely.

Изучена база данных походки Physionet и рассмотрены такие характеристики походки, как регулярность шага и симметрии, для построения классификатора для пациентов с болезнью Паркинсона (БП) и здоровых людей контрольной группы. Увеличено количество функций, используя среднее значение и стандартное отклонение времени выполнения шагов в их обычном, самостоятельно выбранном темпе, в течение примерно двух минут на ровном месте. Извлеченные функции использованы в трех различных алгоритмах машинного обучения. БП - нейродегенеративное заболевание, вызванное нейродегенерацией областей базальных ганглиев. Нарушение походки является одним из основных симптомов БП. Двигательные симптомы при болезни Паркинсона вызывают отсутствие контроля над движениями и трудности с инициированием мышечных движений, таких как шаркающие шаги, более быстрые шаги или движение медленнее, чем ожидалось для соответствующего возраста. Предложенный подход рекомендуется для диагностики БП, которая может быть автоматизирована или выполнена удаленно.

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. Vol. 16, № 1, 2023. — 1 файл (5,68 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j23-242.pdf>.