CalculateGaitSpeedApp

Repozytorium kodu do projektu Aplikacji do obliczania prędkości chodu realizowanego w ramach przedmiotu Podstawy telemedycyny.
Aplikacja pozwala na obliczenie liczby kroków i prędkości chodu użytkownika korzystając z danych akcelerometrycznych i orientacji smartfona w przestrzeni.

Wymagania

• numpy
• pandas
• SciPy
• matlplotlib
• PySimpleGUI

Instrukcja

gui.py - aplikacja z interfejsem graficznym
evaluate_all.py - plik pozwala na wczytanie wszystkich danych testowych i referencyjnych oraz ich ewaluację.
Zwracana jest średnia, odchylenie standardowe, korelacja Pearsona oraz wykres Blanda-Altmana.
evaluate_batch.py - pozwala na wczytanie jednej partii danych wejściowych oraz danych referencyjnych np. tylko dla chodu wolnego.
Ewaluacja przebiega tak samo, jak w pliku evaluate_all.py.
myUtils.py - plik zawiera bibliotekę funkcji używanych przez inne pliki projektu.
VisualizeSteps.py - plik odpowiedzialny za wizualizację pośrednich kroków wykonywania algorytmu.

Źródła

Algorytm został opracowany na podstawie:
P. Silsupadol, P. Prupetkaew, T. Kamnardsiri and V. Lugade, "Smartphone-Based Assessment of Gait During Straight Walking, Turning, and Walking Speed Modulation in Laboratory and Free-Living Environments," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 24, no. 4, pp. 1188-1195, April 2020, doi: 10.1109/JBHI.2019.2930091.
Analiza Blanda-Altmana została wykonana na podstawie: https://rowannicholls.github.io/python/statistics/agreement/bland_altman.html
Pozostałe źródła są podane w sprawozdaniu z realizacji projektu.

Autorzy:

Wojciech Gajewski - implementacja algorytmu,
Ewelina Dobosz - GUI.

[ENG]

Code repository for Calculate Gait Speed App project created for the "Basics of telemedicine" university course.
App is able to calculate number of steps and gait speed of the user using accelerometer and orientation data.

Requirements

• numpy
• pandas
• SciPy
• matlplotlib
• PySimpleGUI

Manual

gui.py - app with it's own gui
evaluate_all.py - file for evaluation of test data againts reference data.
It returns mean, std, Pearson correlation and Bland-Altman plot.
evaluate_batch.py - file for evaluation batch of the data, for example only for "slow gait" batch.
Evaluation process is the same as in the evaluate_all.py.
myUtils.py - file with functions' library used in the project
VisualizeSteps.py - file responsible for visualization of intermediate steps of the algorithm.

Sources

Algorithm was based on solution proposed in:
P. Silsupadol, P. Prupetkaew, T. Kamnardsiri and V. Lugade, "Smartphone-Based Assessment of Gait During Straight Walking, Turning, and Walking Speed Modulation in Laboratory and Free-Living Environments," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 24, no. 4, pp. 1188-1195, April 2020, doi: 10.1109/JBHI.2019.2930091.
Bland-Altman analysis was based on: https://rowannicholls.github.io/python/statistics/agreement/bland_altman.html
Other sources are available in report from project's realization.

Authors:

Wojciech Gajewski - implementing algorithm,
Ewelina Dobosz - GUI.