Abstract: T. Y. Koffi, A. Hidouri, C. Legrand, A. Bertaux (2026)

Dynamic Time Warping (DTW) is the dominant approach for measuring similarity between time series, yet standard practice discards the optimal warping path after computing a single distance value, losing precisely the local alignment information most relevant to clinical diagnosis. We introduce DiaSeg, a framework that recovers this discarded information by extracting diagonal segments from DTW paths with controlled breaks, characterizing each segment by five geometric features, and enabling unsupervised pattern discovery without domain-specific feature engineering. Validated on 91 subjects across six clinical conditions (healthy aging, Parkinsonâ€™s, Huntingtonâ€™s, ALS, brain tumor, and stroke), three findings emerge. First, diagonal segments form consistent unsupervised patterns (silhouette 0.33) aligned with biomechanical phase annotations, with external validation confirming near-perfect separation of healthy and pathological gait (ARI up to 0.986). Second, segments discriminate pathology at 69% (supervised) and 75% (patient-level clustering), with pathology manifesting through distributional shifts in segment length rather than individual segment properties; combining segment and cycle-level features further improves classification to 91.7%. Third, while cycle-based methods achieve higher accuracy (91%), diagonal segments provide phase-specific interpretability unavailable in global representations, localizing where coordination breaks down within the gait cycle. DiaSeg thus transforms DTW from a black-box distance into a source of interpretable temporal features for neurodegenerative disease assessment.

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DiaSeg: diagonal segment extraction from DTW paths for interpretable gait analysis