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J-GLOBAL ID：201702225450490245   整理番号：17A1724465

歩行サイクルセグメンテーションのためのロバストなアルゴリズム【Powered by NICT】

A robust algorithm for gait cycle segmentation

著者 (4件)： Jiang Shuo (Institute of Automation, University of Bremen, Bremen, Germany) ,  Wang Xingchen (Institute of Automation, University of Bremen, Bremen, Germany) ,  Kyrarini Maria (Institute of Automation, University of Bremen, Bremen, Germany) ,  Graser Axel (Institute of Automation, University of Bremen, Bremen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 31-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,歩行周期セグメンテーションのためのロバストなアルゴリズムは,ピーク検出法に基づいて提案した。提案したアルゴリズムは,ノイズと異常値による影響を受けず,異なるセンサシステムを用いて記録した歩行信号の異なるタイプからの歩行サイクルのセグメンテーションが可能である。提示したアルゴリズムは,偽ピークを除去し,行方不明のピークを補間することによってセグメント歩行サイクルへの増強された能力を持っている。分割サイクルの長さの変動は,セグメンテーションの性能を評価するための基準として計算した。提案したアルゴリズムは,三つのデータベースから収集したパーキンソン病と診断された患者の歩行信号で試験した。三種類の歩行信号の上でのセグメンテーション結果は,歩行サイクルを精密に分割への提案したアルゴリズムの能力を実証し,元のピーク検出法よりも優れた性能を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  *歩行 ,  データベース ,  *アルゴリズム ,  Parkinson病 ,  雑音 ,  患者
準シソーラス用語： センサシステム ,  ピーク検出 ,  *歩行周期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 歩行サイクル ,  セグメンテーション ,  ロバスト ,  アルゴリズム