0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Investigating the impact of arm swing on lower limb forces using machine learning techniques
Authors :
Mohammad Reza Seidgar
1
Hadi Farahani
2
Mostafa Rostami
3
Elham Naziri
4
Sadegh Madadi
5
1- دانشگاه شهید بهشتی
2- دانشگاه شهید بهشتی
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
4- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
5- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
Keywords :
Arm Swing،Lower Limb،Force،Machine Learning
Abstract :
Introduction: Arm swing is a key component of gait mechanics, influencing joint stability, muscle forces, and locomotion efficiency. Understanding this relationship involves biomechanical complexity. This study investigates how different arm swing amplitudes affect lower limb muscle forces during walking. Methods: Motion capture data were collected from 20 healthy participants, with arm swings categorized as large (LA), normal (NA), and small (SA). Muscle force data for 41 muscles were analyzed using OpenSim software. Two approaches were used for classification: (1) statistical feature extraction with machine learning (ML) classifiers (logistic regression, SVM, decision tree, random forest, and XGBoost) and (2) time-series analysis using dynamic time warping (DTW) with weighted K-NN. Clustering was also performed using algorithms such as OPTICS, Hebbian learning, DBSCAN, SOM, BIRCH, and agglomerative clustering after applying Fourier Transform. Results: The best classification performance in the (LA-NA)-SA scenario was achieved by SVM and logistic regression, both reaching 98% accuracy. The DTW-based weighted K-NN approach achieved 84% accuracy. Clustering results showed the highest agreement in the (LA-NA)-SA scenario, with the Hebbian learning model achieving a silhouette score of 0.5 and ARI, AMI, and FMI values of 0.44, 0.52, and 0.69, respectively. Discussion: The results suggest that lower limb muscle force patterns are similar in normal and high arm swing ranges, while low arm swing produces distinct patterns, indicating increased muscular effort. Classification and clustering results were consistent and reinforced each other. Conclusion: This study contributes to the understanding of the importance of arm swing in gait mechanics, with implications for rehabilitation and ergonomic design. The integration of motion capture systems with ML models offers a novel and effective approach to human movement analysis.
Papers List
List of archived papers
حسابداری سبز
لیلا کاتب - مبینا قدسی - ثنا کامکار
روش نرمافزاری برای پیشبینی انتشار آلاینده اکسید نیتروژن با استفاده از معماری شبکه عصبی کانولوشنی عمیق
فرناز حسینی
بررسی تأثیر هوش مصنوعی فازی بر رضایت مشتریان خدمات گردشگری سلامت
حسام رضایی - متین رحیمی مرام - مریم مصلح
بهبود تشخیص تومور مغزی با استفاده از ترکیب شبکه های عمیق به روش رای اکثریت
مریم صباغ کاخکی - عقیله حیدری
نقش کلان داده در رویه ها و ابزارهای حسابداری مدیریت و مدیریت استراتژیک
یونس بادآور نهندی - مهدی زینالی - مینا فرنود احمدی
طراحی سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری فدراسیونی در شبکههای توزیعشده اینترنت اشیا
سیدکاظم سیدولیلو - امین بابازاده سنگر
Graph Attention Networks for EEG-Based Emotion Recognition: Focus on Channel‑Level Attention
Akbar Asgharzadeh-Bonab - Hamid Bigdeli - Mohammad Javad Heidari
Neural Encoding of Outcome Magnitude: Evidence from fMRI
Amin Mohammad Mohammadi - Shaghayegh Mahmoudi - Narjes Amin - Farid Hosseinzadeh - Elias Ebrahimzadeh - Hamid Soltanian-Zadeh
بررسی تاثیر خدمات حسابرسی برکیفیت گزارشگری مالی با تاکید بر نقش حسابرسان دارای تخصص حسابداری
امیر اقاعلی زاده دارانداشی - فاطمه صمدی
تأثیر اثربخشی ابعاد چابکی زنجیره تأمین بر تابآوری زنجیره تأمین با تعدیلگری هوش مصنوعی به عنوان عامل تسهیلگر (مطالعه موردی: شرکت پتروشیمی تبریز)
مریم عبدلی - علیرضا مجد خیابانی - سحرناز مجد خیابانی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2