کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل مکانیسم‌های مرکزی و محیطی در سازگاری راه رفتن در فرآیند سالمندی

نویسندگان

    رویا خسروپور گروه تربیت بدنی و علوم ورزشی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران
    ساسان بهره مند * گروه تربیت بدنی و علوم ورزشی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران sasanbahrehmand@institution.edu

کلمات کلیدی:

هوش مصنوعی, سالمندی, راه رفتن, یادگیری ماشین, مکانیسم‌های مرکزی و محیطی

چکیده

بررسی نقش هوش مصنوعی در تحلیل مکانیسم‌های مرکزی و محیطی مرتبط با سازگاری راه رفتن در سالمندان. این پژوهش به‌صورت مروری روایی با رویکرد تحلیل توصیفی انجام شده و با مرور نظام‌مند منابع علمی بین‌المللی بین سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵، مطالعات مرتبط با به‌کارگیری هوش مصنوعی در تحلیل راه رفتن سالمندان بررسی شده است. داده‌ها از پایگاه‌های علمی معتبر استخراج و بر اساس نوع داده (حرکتی، عصبی، عضلانی، پوشیدنی) و الگوریتم‌های مورد استفاده طبقه‌بندی و تحلیل شده‌اند. یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهد که الگوریتم‌های هوش مصنوعی توانسته‌اند الگوهای اختلالی راه رفتن سالمندان را با دقت بالا شناسایی کرده و ارتباط بین فعالیت مغزی، عضلانی و دینامیک مفاصل را مدل‌سازی کنند. همچنین استفاده از داده‌های چندمنبعی مانند EEG، EMG، تصویربرداری fNIRS و حسگرهای پوشیدنی امکان پیش‌بینی تغییرات پاتولوژیک را در مراحل اولیه فراهم کرده است. الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، Random Forest و SVM عملکرد مطلوبی در تحلیل این داده‌ها نشان داده‌اند. هوش مصنوعی با توانایی پردازش داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان، ابزار مؤثری برای تحلیل مکانیسم‌های راه رفتن در سالمندان محسوب می‌شود. علی‌رغم چالش‌هایی مانند وابستگی به داده‌های با کیفیت و مسائل تفسیرپذیری، این فناوری می‌تواند در تشخیص زودهنگام، برنامه‌ریزی توانبخشی شخصی‌سازی‌شده، و ارتقاء استقلال حرکتی سالمندان نقشی کلیدی ایفا کند.

مراجع

Al-Yahya, E., Mahmoud, W., Meester, D., Esser, P., & Dawes, H. (2019). Neural Substrates of Cognitive Motor Interference During Walking; Peripheral and Central Mechanisms. Frontiers in human neuroscience, 12. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00536

Bouzar, M., Bryce, M., Castillo, S., Cortez, D., Doucette, O., Garcia, B., Ho, A. H. Y., Ito, K., Kim, C., Lansdell, K., & Soangra, R. (2022). Peripheral Display in Virtual Reality Environments Involves Higher Cognitive Demands Compared to Centered Display During Dual-Tasking. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 66(1), 1015-1019. https://doi.org/10.1177/1071181322661362

Chang, Q., & Mei, F. (2018). A Bioinspired Gait Transition Model for a Hexapod Robot. Journal of Robotics, 2018, 1-11. https://doi.org/10.1155/2018/2913636

Clarke, G. S., Gatford, K. L., Young, R. L., Grattan, D. R., Ladyman, S. R., & Page, A. J. (2021). Maternal Adaptations to Food Intake Across Pregnancy: Central and Peripheral Mechanisms. Obesity, 29(11), 1813-1824. https://doi.org/10.1002/oby.23224

Gimmon, Y., Millar, J., Pak, R. W., Liu, E., & Schubert, M. C. (2017). Central Not Peripheral Vestibular Processing Impairs Gait Coordination. Experimental Brain Research, 235(11), 3345-3355. https://doi.org/10.1007/s00221-017-5061-x

Heinzel, J., Swiadek, N. V., Ashmwe, M., Rührnößl, A., Oberhauser, V., Kolbenschlag, J., & Hercher, D. (2020). Automated Gait Analysis to Assess Functional Recovery in Rodents With Peripheral Nerve or Spinal Cord Contusion Injury. Journal of Visualized Experiments(164). https://doi.org/10.3791/61852

Holtzer, R., Verghese, J., Allali, G., İzzetoğlu, M., Wang, C., & Mahoney, J. R. (2015). Neurological Gait Abnormalities Moderate the Functional Brain Signature of the Posture First Hypothesis. Brain Topography, 29(2), 334-343. https://doi.org/10.1007/s10548-015-0465-z

Huang, Y. Z., Chang, F.-Y., Liu, W.-C., Chuang, Y.-F., Chuang, L.-L., & Chang, Y. J. (2017). Fatigue and Muscle Strength Involving Walking Speed in Parkinson’s Disease: Insights for Developing Rehabilitation Strategy for PD. Neural plasticity, 2017, 1-9. https://doi.org/10.1155/2017/1941980

Kim, D., Triolo, R. J., & Charkhkar, H. (2023a). Plantar Somatosensory Restoration Enhances Gait, Speed Perception, and Motor Adaptation. Science Robotics, 8(83). https://doi.org/10.1126/scirobotics.adf8997

Kim, D., Triolo, R. J., & Charkhkar, H. (2023b). Restored Somatosensation in Individuals With Lower Limb Loss Improves Gait, Speed Perception, and Motor Adaptation. https://doi.org/10.1101/2023.05.30.23290267

Klöcker, A., Gueorguiev, D., Thonnard, J. L., & Mouraux, A. (2016). Peripheral vs. Central Determinants of Vibrotactile Adaptation. Journal of Neurophysiology, 115(2), 685-691. https://doi.org/10.1152/jn.00519.2015

Lv, Y., Fang, H., Xu, J., Wang, Q., & Zhang, X. (2020). A Heterogeneous Model for Gait Analysis of the Lower-Limb and the Prosthesis Coupled System. https://doi.org/10.1115/detc2020-22392

Marcus, H. J., Paine, H., Sargeant, M., Wolstenholme, S., Collins, K., Marroney, N., Arshad, Q., Tsang, K., Jones, B., Smith, R., Wilson, M. H., Rust, H., & Seemungal, B. M. (2019). Vestibular Dysfunction in Acute Traumatic Brain Injury. Journal of Neurology, 266(10), 2430-2433. https://doi.org/10.1007/s00415-019-09403-z

Mitchell, T., Starrs, F., Soucy, J.-P., Thiel, A., & Paquette, C. (2018). Impaired Sensorimotor Processing During Complex Gait Precedes Behavioral Changes in Middle-Aged Adults. The Journals of Gerontology Series A, 74(12), 1861-1869. https://doi.org/10.1093/gerona/gly210

Monfort, S. M., Pan, X., Loprinzi, C. L., Lustberg, M. B., & Chaudhari, A. M. (2019). Exploring the Roles of Central and Peripheral Nervous System Function in Gait Stability: Preliminary Insights From Cancer Survivors. Gait & Posture, 71, 62-68. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2019.04.002

Nocera, J., Arşık, İ., Keskinocak, P., Lepley-Flood, A., Lah, J. J., Levey, A. I., & Esper, G. J. (2019). The Feasibility of Measuring Gait in an Outpatient Cognitive Neurology Clinical Setting. Journal of Alzheimer S Disease, 71(s1), S51-S55. https://doi.org/10.3233/jad-190106

Shushtari, S. M., Weng, J., Nasiri, R., & Arami, A. (2021). A Framework for Modeling and Simulation of Neuromuscular Control of Walking. https://doi.org/10.32393/csme.2021.95

Simon, N. G., Franz, C. K., Gupta, N., Alden, T. D., & Kliot, M. (2016). Central Adaptation Following Brachial Plexus Injury. World Neurosurgery, 85, 325-332. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2015.09.027

Sui, S. X., Hendy, A. M., Teo, W. P., Moran, J. T., Nuzum, N. D., & Pasco, J. A. (2022). A Review of the Measurement of the Neurology of Gait in Cognitive Dysfunction or Dementia, Focusing on the Application of fNIRS During Dual-Task Gait Assessment. Brain Sciences, 12(8), 968. https://doi.org/10.3390/brainsci12080968

Sun, T., Dai, Z., & Manoonpong, P. (2023). Robust and Reusable Self-Organized Locomotion of Legged Robots Under Adaptive Physical and Neural Communications. Frontiers in Neural Circuits, 17. https://doi.org/10.3389/fncir.2023.1111285

Wallard, L., Boulet, S., Cornu, O., Dubuc, J.-É., Mahaudens, P., Postlethwaite, D., Cauter, M. V., & Detrembleur, C. (2018). Intersegmental Kinematics Coordination in Unilateral Peripheral and Central Origin: Effect on Gait Mechanism? Gait & Posture, 62, 124-131. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2018.03.014

Wang, G., Chen, X., & Han, S.-K. (2017). Central Pattern Generator and Feedforward Neural Network-Based Self-Adaptive Gait Control for a Crab-Like Robot Locomoting on Complex Terrain Under Two Reflex Mechanisms. International Journal of Advanced Robotic Systems, 14(4), 172988141772344. https://doi.org/10.1177/1729881417723440

Zhang, J. (2025). Terrain-Adaptive Gait Planning Method for Hexapod Bionic Robots. Applied and Computational Engineering, 127(1), 141-147. https://doi.org/10.54254/2755-2721/2025.20263

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۳/۳۰

ارسال

۱۴۰۴/۰۱/۰۳

بازنگری

۱۴۰۴/۰۳/۱۰

پذیرش

۱۴۰۴/۰۳/۱۸

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

خسروپور ر.، و بهره مند س. (1404). کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل مکانیسم‌های مرکزی و محیطی در سازگاری راه رفتن در فرآیند سالمندی. طول عمر، 3(1)، 1-20. https://quarterlylongevity.com/index.php/longevity/article/view/57

مقالات مشابه

21-30 از 42

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.