Avaliação de idosos caidores por meio da classificação de dados da marcha Eduardo de Mendonça Mesquita Faculdade de Engenharia Elétrica, Mecânica e da Computação Universidade Federal de Goiás Goiânia, Brazil ORCID: 0000-0002-6336-929X Adriano de Oliveira Andrade Faculdade de Engenharia Elétrica Universidade Federal de Uberlândia Uberlândia, Brazil ORCID: 0000-0002-5689-6606 Guilherme Augusto Gomes de Villa Faculdade de Engenharia Elétrica, Mecânica e da Computação Universidade Federal de Goiás Goiânia, Brazil ORCID: 0000 0003 3331 9678 Marcus Fraga Vieira Faculdade de Engenharia Elétrica, Mecânica e da Computação Universidade Federal de Goiás Goiânia, Brazil ORCID: 0000-0001-9096-1603 Abstract— Dados da marcha humana, bem como outros sinais biológicos, apresentam padrões de medidas distinguíveis os quais são importantes na avaliação e análise do movimento. Neste trabalho foram utilizados dados espaço-temporais da marcha para classificação de idosos caidores, idosos não caidores e jovens. A classificação foi realizada pelos algoritmos baseados em aprendizagem de máquina, kNN (k-nearest neighbors) e RF (random forest). Três condições de caminhada foram analisadas: plano (0% de inclinação), aclive (+8%) e declive (-8%). Essas condições foram importantes para estabelecer em quais cenários os dados da marcha discriminam melhor os grupos. A classificação dos grupos, considerando todas as condições, apresentou acurácia de 79,6% e 78,4% para kNN e RF, respectivamente. O melhor resultado foi obtido na classificação dos idosos caidores em relação aos demais indivíduos pelo algoritmo kNN (90,9%) com os participantes caminhando na condição declive, indicando que esta condição impõe uma maior demanda ao sistema de controle motor dos participantes gerando assim maiores diferenças entre os grupos nas variáveis extraídas da marcha. Keywords— classificação, variáveis espaço-temporais, marcha humana, idosos caidores, k-nearest neighbor, random forest. I. INTRODUÇÃO Biomecânica é uma ciência que estuda e analisa os padrões da locomoção e postura humanas através de diversas variáveis, tais como: espaço-temporais (fase de apoio, fase de balanço, comprimento do passo, etc.), cinemáticas (posicionamento linear e angular dos segmentos) e cinéticas (forças de reação, torque nas articulações, etc.). A avaliação dessas variáveis pode, assim, contribuir para a identificação e entendimento das adaptações e limitações dos padrões de postura e locomoção humanas [1]. Devido à importância do uso dessas variáveis na comparação e identificação de diferenças nos aspectos físicos de diferentes grupos, muitos estudos têm analisado esses dados para discriminação de indivíduos, tais como: portadores de Parkinson e grupo saudável, idosos e jovens, obesos e atletas, etc. Com o uso de ferramentas e variáveis não-lineares [2], cinéticas [3] e espaço-temporais [4] é possível extrair características que permitem esta discriminação. Ferramentas estatísticas são amplamente utilizadas neste tipo de análise, alguns dos métodos mais utilizados são os algoritmos de classificação proveniente das técnicas de aprendizagem de máquina. O algoritmo kNN (k-nearest neighbor) e LDA (linear discriminant analysis) foram usados para classificar os movimentos dos dedos da mão usando sinais eletromiográficos [5]. Máquina de vetor de suporte (SVM) foi aplicada por um classificador automático da marcha de jovens e idosos, utilizando dados MFC (minimum foot clearance) [6]. As Redes Neurais Artificiais são encontradas na classificação de pacientes pós acidente vascular cerebral [7], e no reconhecimento de emoções nos padrões da marcha [8]. Dessa forma, a proposta deste estudo é discriminar três grupos, idosos caidores, idosos não caidores e jovens, caminhando em diferentes condições de inclinação, usando variáveis espaço-temporais da marcha. Essa análise visa reconhecer a viabilidade de uma ferramenta do tipo ADS (sistema de diagnóstico automático) para acompanhamento em idosos. A classificação