|你能单从一个人走路的样子判断出他是否焦虑吗?
你能根据一个人的走路方式来判断他们是否焦虑吗?这就是克拉克森大学的学生想知道的 。 现在他们的研究已经发表在 Sensors 上 。 它是生物医学信号和物理行为传感在监测、培训、控制和改善生活质量系统开发中的特刊分析的一部分 。《使用步行步态和安静平衡识别当前报告焦虑感的个人:使用机器学习的探索性研究》探讨了计算机是否可以根据步行识别某人是否焦虑 。 该研究由校友 Maggie Stark、在校生 Ryan McCarthy 和 Emily Locke、博士后学者 Ahmed Ali Torad、Ahmed Mahmoud Kadry 和 Mostafa Ali Elwan 以及纽约州立大学坎顿分校的学生 Dylan Bradley 进行 。 学生们与物理治疗副教授 Ali Boolani 一起参与了该项目 。 Emily 和 Ryan 表示非常感谢与 Ali 的合作 。 Ali说 , 她逼迫自己 , 学会了“承担大型研究项目 , 从不停止提问” 。 Ryan 表示 , 他总是通过“接受挑战以拓宽他的技能组合”来与他的团队合作学习新的东西 。此前许多已发表的研究报告称 , 焦虑感会影响一个人的步态和平衡 。 因此 , 这个小组对使用机器学习来确定他们是否可以根据他们的平衡和走路方式来识别焦虑的参与者很感兴趣 。每个参与者都填写了一份问卷来衡量他们的焦虑感 。 然后 , 他们必须在佩戴传感器的情况下完成平衡测试和两分钟步行 。 根据这些数据 , 研究小组确定了报告焦虑的年轻人走路的方式与害怕跌倒的老年人非常相似 。 他们发现 , 年轻、焦虑的成年人在走路时不断地从一侧扫描到另一侧以寻找威胁 , 并且难以转身 。 研究人员还报告说 , 焦虑的人平衡感更差 。然而 , 当研究人员试图确定他们是否可以在研究中识别出焦虑的个体时 , 他们发现识别焦虑个体的最佳方法是步行 , 而非平衡感 。 该团队以 75% 的准确率成功识别出焦虑的人 , 这与之前发表的另两项研究结论一致 。 根据他们的发现 , 研究人员认为 , 如果他们能够收集更多个体的数据 , 他们的模型就会更加准确 。 Ali和他的团队目前正在完成一项更大规模研究的数据收集 , 看看他们是否能得到更好的结果 。
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