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영어

This systematic review analyzes the impact of data length on the accuracy of Maximum Lyapunov Exponent (MLE) calculations from kinematic gait data during overground walking using motion capture systems. A comprehensive search across PubMed, IEEE Xplore, and Web of Science identified 463 records, of which 37 met the inclusion criteria. The review found that longer data lengths generally yield more stable MLE values, particularly in the Anterior-Posterior (AP) and Mediolateral (ML) directions, while the Vertical (VT) direction exhibited greater variability. Rosenstein's algorithm tended to produce higher and broader MLE values compared to Wolf's algorithm. These findings underscore the importance of data length in obtaining reliable MLE values for gait analysis. The results have significant implications for clinical and athletic applications, aiding in the assessment of gait stability and optimization of training regimens. However, variability in study designs and data collection methods presents limitations. Future research should focus on developing standardized protocols and including diverse data collection methods to enhance the reliability of MLE measurements.

한국어

이 체계적인 검토에서는 모션 캡처 시스템을 사용하여 지상 보행 중 운동학적 보행 데이터에서 최대 랴푸노프 지수 (MLE) 계산의 정확성에 대한 데이터 길이의 영향을 분석합니다. PubMed, IEEE Xplore 및 Web of Science를 종합적 으로 검색하여 463개의 기록을 식별했으며 그 중 37개가 포함 기준을 충족했습니다. 검토 결과, 일반적으로 데이터 길이 가 길수록 특히 AP(전방-후방) 및 ML(중외측) 방향에서 더 안정적인 MLE 값이 생성되는 반면 수직(VT) 방향은 더 큰 변동성을 나타내는 것으로 나타났습니다. Rosenstein의 알고리즘은 Wolf의 알고리즘에 비해 더 높고 더 넓은 MLE 값을 생성하는 경향이 있었습니다. 이러한 발견은 보행 분석을 위해 신뢰할 수 있는 MLE 값을 얻는 데 데이터 길이의 중요성을 강조합니다. 결과는 보행 안정성 평가 및 훈련 요법 최적화에 도움이 되는 임상 및 운동 응용 분야에 중요한 영향을 미칩니 다. 그러나 연구 설계 및 데이터 수집 방법의 가변성은 한계를 제시합니다. 향후 연구는 MLE 측정의 신뢰성을 높이기 위해 표준화된 프로토콜을 개발하고 다양한 데이터 수집 방법을 포함하는 데 중점을 두어야 합니다