S'abonner

Nonlinear Analysis of Stride Interval Time Series in Gait Maturation Using Distribution Entropy - 16/02/21

Doi : 10.1016/j.irbm.2021.02.001 
V. Alcan
 Department of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, Tarsus University, Tarsus, Mersin, Turkey 

Correspondence to: Tarsus University, Faculty of Engineering, Takbas Mah. Kartaltepe Sk., 33400, Tarsus, Mersin, Turkey.Tarsus UniversityFaculty of EngineeringTakbas Mah. Kartaltepe Sk.TarsusMersin33400Turkey
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 16 February 2021
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Many aspects of the growth of the human body have shown a nonlinear feature.
Entropy can analyze nonlinear time series in terms of irregularity and complexity.
Distribution Entropy (DistEn) showed high parametric consistency.
DistEn provided information about the irregularity of the movement pattern.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Objectives

This study aimed to investigate whether DistEn was capable of identifying complexity or irregularity for gait data and whether having low parameter-dependency sensitivity by comparing with the Approximate Entropy (ApEn) and Sample Entropy (SampEn).

Material and methods

The data were divided into three groups according to gait maturation. Firstly, the mean amplitude histogram, standard deviation (SD), and the power spectrum were calculated for each group. Secondly, ApEn, SampEn, and DistEn algorithms were calculated. Statistical analyses were then performed to compare groups.

Results

For m=3 with M= 256 and M=512 parameters, DistEn showed a statistically significant difference between in pairwise comparisons between all groups (Pa, Pb, and Pc < 0.05). DistEn consistently decreased from Group1, to Group2, and to Group 3. For m=2 with r=0.30 values, SampEn showed a statistically significant difference only in pairwise comparisons between Group1 and Group3 (Pb < 0.05). For with m=3 and r=0.30 parameters, SampEn also showed a statistically significant difference in pairwise comparisons between Group1 and Group3 (Pc < 0.05) as well as Group2 and Group3 (Pc < 0.05) SampEn increased from Group1 to Group3 and from Group2 to Group3. There was not any statistically significant difference in pairwise comparisons of groups for ApEn. Furthermore, DistEn showed less parameter consistency than ApEn and SampEn.

Conclusion

DistEn showed the best performance in capture the complexity changes in gain patterns with growth.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Distribution entropy, Gait, Nonlinear time analysis, Irregularity


Plan


© 2021  AGBM. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.