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J-GLOBAL ID：201202229624190186   整理番号：12A0527541

身体活動評価用のマルチセンサデータ融合

Multisensor Data Fusion for Physical Activity Assessment

著者 (5件)： LIU Shaopeng (Univ. Connecticut, CT, USA) ,  GAO Robert X. (Univ. Connecticut, CT, USA) ,  JOHN Dinesh (Univ. Massachusetts Amherst, MA, USA) ,  STAUDENMAYER John W. (Univ. Massachusetts Amherst, MA, USA) ,  FREEDSON Patty S. (Univ. Massachusetts Amherst, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 59  号： 3  ページ： 687-696  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 身体活動(PA)は健康維持にとって重要であり,正確なPAモニタリングすることにより広い範囲の活動のタイプ,時間と強さを調べ,PA中のエネルギー消費量(PAEE)の定量化がPA評価の目標である。本稿では,サポートベクトルマシン(SVMs)を使った人間のPA評価のためのセンサデータ融合法について報告した。50試験体について13種類の活動について活動の種類とエネルギー消費量を調べた。その結果,13種類の活動を88.1%の精度で認識した。また,エネルギー消費量を平均自乗誤差0.42METsで予測した。これらの値は,腰に加速度計をつけて測定した場合と比較して,それぞれ12.3%高い,22.3%低い結果で,従来の方法より優れていることが分かった。

シソーラス用語： ヒューマンパフォーマンス ,  運動 ,  身体部位 ,  センサ ,  *健康管理 ,  サポートベクトルマシン ,  *データ融合 ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： エネルギー消費量 ,  マルチセンサ ,  健康維持 ,  *身体活動

分類 (1件)： 予防医学一般  (GB01010B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 身体活動 ,  評価 ,  マルチセンサデータ融合