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J-GLOBAL ID:201402235136089896   整理番号:14A0272647

輝度勾配自己相関特徴を用いた転倒防止のための起床動作検出

Vision-Based Detection of Getting-up Behavior on Intensity Gradient Autocorrelation
著者 (3件):
資料名:
巻: 134  号:ページ: 242-249 (J-STAGE)  発行年: 2014年 
JST資料番号: S0810A  ISSN: 0385-4221  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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画像センシングを用いた患者の転倒防止のための起床動作検出手法を提案した。高齢者の転倒事故が最も頻繁に発生するのは,簡易トイレからベッドに戻る際やソファやベッドからトイレに移動する際であるという先行研究がある。従って,高齢者がトイレに行く際のベッドからの起きあがり動作をトリガーとして看護者や介護者に通知できれば転倒予防に有効である。本研究では,患者に対する負担が少なく,コスト的にも有利な単眼カメラを用いた起きあがり動作検出手法を提案した。これは幾何学的特徴と統計的特徴の2つの特徴抽出手法から構成された行動推定手法である。実験結果は,本手法における輝度勾配差分を用いた自己相関特徴がCHLAC特徴の行動認識性能を上回ることを示した。
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引用文献 (19件):
  • (1) L. Z. Rubenstein, K. R. Josephson, and S. R. Alan : “Falls in the nursing home”, Ann Intern Med, Vol. 121, No. 6, pp. 442-451 (1994)
  • (2) 須貝估一・小林奈美:「施設における痴呆高齢者の転倒・転落事故の発生状況と対策」, 看護学会誌, Vol. 68, No. 1, pp. 10-18 (2004)
  • (3) Lv. Qingcong : “A poselet-based approach for fall detection”, IT in Medicine and Education (ITME), Vol. 2, pp. 209-212 (2011)
  • (4) C. Rougier, J. Meunier, A. Saint-Arnaud, and J. Rousseau : “Monocular 3D head tracking to detect falls of elderly people”, In Proc. of 28th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 6384-6387 (2006)
  • (5) J. S. Brown, E. Vittinghoff, J. F. Wyman, K. L. Stone, M. C. Nevitt, K. E. Ensrud, and D. Grady : “Urinary incontinence: does it increase risk for falls and fractures? Study of Osteoporotic Fractures Research Group”, Journal of the American Geriatrics Society, Vol. 48, No. 7, pp. 721-725 (2000)
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