Abstract: S. Vajiha Begum, M. Pushpa Rani (2020)

The key objective of this paper is to classify the gait dynamics of Neurodegenerative patients using Machine Learning (ML) techniques. The studies state that every individual has a unique walking style and these patterns are termed as gait. Human gait analysis recognizes people from the way they walk, which replicate the individualâ€™s unique movement pattern. The severe walking abnormalities in human are caused by progressive brain dysfunction. Accurate diagnosis of the particular brain disorder helps to start early treatment procedures. Lack of personal analysis of the patient to identify the brain disorder needs machine learning based techniques to accurately diagnose and classify the Neurodegenerative Diseases (NDD) such as Amyotrophic Lateral Sclerosis, Parkinsonâ€™s, Huntingtonâ€™s Diseases and the healthy control subjects. The Recurrence Quantification Analysis (RQA) and Fast Walsh-Hadamard Transform is implemented to quantify the input gait signals to extract the gait parameters. The extracted parameters are further used for classification of NDD diseases with the multi SVM and Random forest algorithm gives 89% and 91% accuracy. Hence, it is possible to classify the normal persons and persons with brain disorders by the Machine Learning techniques with the gait dynamics.

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Classification of gait dynamics in neurodegenerative disease patients using machine learning techniques