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Gait Image Classification Using Deep Learning Models for Medical Diagnosis

Computers, Materials & Continua 2023年第3期74卷 6039-6063页

作者： Pavitra Vasudevan R.Faerie Mattins S.Srivarshan Ashvath Narayanan gayatri wadhwani R.Parvathi R.Maheswari School of Computer Science and Engineering Vellore Institute of TechnologyChennaiTamil NaduIndia centre for smart grid technologies scopevellore institute of technologychennaitamil naduindia

Gait refers to a person’s particular movements and stance while moving *** each person’s gait is unique and made up of a variety of tiny limb orientations and body positions,they all have common characteristics that help to define *** identifying such characteristics that are difficult to spot by the naked eye,can help in monitoring the elderly who require constant care and *** silhouettes is the easiest way to assess and make any necessary adjustments for a smooth *** also becomes an important aspect of decision-making while analyzing and monitoring the progress of a patient during medical *** images made publicly available by the Chinese Academy of Sciences(CASIA)Gait Database was used in this *** evaluating using the CASIA B and C datasets,this paper proposes a Convolutional Neural Network(CNN)and a CNN Long Short-TermMemory Network(CNN-LSTM)model for classifying the gait silhouette *** learningmodels such as MobileNetV2,InceptionV3,Visual Geometry Group(VGG)networks such as VGG16 and VGG19,Residual Networks(ResNet)like the ResNet9 and ResNet50,were used to compare the efficacy of the proposed *** proved to be the best by achieving the highest accuracy of 94.29%.This was followed by ResNet9 and CNN-LSTM,which arrived at 93.30%and 87.25%accuracy,respectively.

关键词： CNN CNN-LSTM transfer learning CASIA datasets gait analysis

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