Analisi del movimento in ambito clinico Università degli Studi di Bologna Facoltà di ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Tesi di laurea in Ricerca Operativa Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD ) Tesi di laurea di: Relatore: LINDA BATTILANI Chiar.mo Prof. Ing. DANIELE VIGO Correlatori: Chiar.mo Prof. Ing. ANGELO CAPPELLO Ing. LORENZO CHIARI 20 marzo 2002

SOMMARIO: Il piede piatto infantile L’Analisi Logica dei Dati ( LAD ) La sperimentazione 20 marzo 2002

IL PIEDE PIATTO Mancanza dell’incurvatura fisiologica centrale Scorretta distribuzione ponderale 20 marzo 2002

CLASSIFICAZIONE Piede Piatto Primario Secondario Piede Piatto Lasso Infantile 20 marzo 2002

Piede Piatto Morfologico Funzionale 20 marzo 2002

Analisi del movimento: Visita del clinico: Test funzionali Esami radiografici Analisi cliniche Esame podoscopico Analisi del movimento: Il ciclo del cammino La pedana dinamometrica Classificazione 20 marzo 2002

ANALISI LOGICA dei DATI Sviluppata in ambito di Ricerca Operativa Si basa sull’impiego e utilizzo di funzioni booleane e modelli di ottimizzazione combinatoria Validità generale Possibilità di utilizzo e successo in numerosi campi applicativi 20 marzo 2002

Dato un archivio di m osservazioni del passato Oi (xi1, xi2, …, xin) LAD f(x1, x2, …, xn) Funzione classificatrice Classificatore 20 marzo 2002

Data O* da classificare f(O*) = 0 f(O*) = 1 Piattismo Normalità 20 marzo 2002

APPLICAZIONE di LAD al piede piatto infantile DATI: classe Fx(1) … Fx(20) Fy(1) Fy(20) Fz(1) Fz(20) 1 -1,89 -0,13 -2,31 3,14 22,13 17,86 0,81 -0,44 -3,20 3,52 24,38 17,92 20 marzo 2002

BINARIZZAZIONE LAD richiede valori binari degli attributi Esistono due modalità di generazione dei cutting points forniti dal software che applica LAD: - Equal Intervals - Equal Sizes E’ stata elaborata un’ulteriore modalità molto più efficiente: Paziente Fxnum (1) p1 0,81 p2 0,31 Paziente Fxbin (1) p1 1 p2 CTP Fx (1) >= 0,5 ONE CUTTING POINT per PAIR 20 marzo 2002

SPERIMENTAZIONE ( 18 + 18 ) * 2 * 3 = 216 OSSERVAZIONI DATABASE 1 ( 26 + 26 ) * 2 * 3 = 312 OSSERVAZIONI DATABASE 2 20 marzo 2002

RISULTATI: Database 1 TEMPO di GENERAZIONE: 10 minuti Da 13000 valori nel database… …a 40 patterns del modello migliore Errore Minimo LAD Medio Errore con classificatore tradizionale ( a 1 stadio ) ( a 2 stadi ) 3,2% 5,06% 5,5% 13,4% 20 marzo 2002

RISULTATI: Database 2 TEMPO di GENERAZIONE: 270 minuti Da 19000 valori nel database… …a 46 patterns del modello migliore Errore Minimo LAD Medio Errore con classificatore tradizionale ( a 1 stadio ) ( a 2 stadi ) 9,3% 13,23% 12,2% 17,6% 20 marzo 2002

CONCLUSIONI LAD consegue… buoni risultati in termini di errore totale di classificazione informazioni aggiuntive sulle features temporali più significative I tempi di calcolo e le prestazioni possono essere migliorati realizzando delle implementazioni “ ad hoc”. 20 marzo 2002