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J-GLOBAL ID：201702248106372080   整理番号：17A1397756

パーキンソン病の重症度を診断および定量化するための慣性測定ユニットを用いた歩容特徴抽出のための新しいモデルフリー信号処理法の検証【Powered by NICT】

Validation of a New Model-Free Signal Processing Method for Gait Feature Extraction Using Inertial Measurement Units to Diagnose and Quantify the Severity of Parkinson’s Disease

著者 (3件)： Akbari Ali ,  Dewey Richard B. ,  Jafari Roozbeh
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCN  ページ： 1-5  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： 歩行分析はパーキンソン病の重症度の診断と定量化に重要である。慣性測定ユニット(IMU)のような異なる運動追跡システムはパーキンソン病の重症度と関連した歩行パラメータを検出するために広く使用されている。これらシステムは異なるいくつかの歩行パラメータを測定するのに十分正確なが,これらのパラメータを測定するためのヒト歩行の予め定義されたモデルを利用した。,人体の運動学を考慮に入れた,モデルベース信号処理は,センサ信号処理開発段階における装入物を導入した配向と位置の項におけるある種の構成内に配置されることを強化する。添加では,ユーザはそれらの事前に定義された位置で前確定配向を持つセンサを配置しないときは,システムの精度とロバスト性に影響を与える。本論文では,パーキンソン病の重症度の診断と定量化の応用のための歩行パラメータを推定するための無モデル特徴のセットを導入した。モデルフリー信号処理技術は,センサ配置を制限しない,さらには,ユーザとヒト被験者の運動学に関する知識を必要としない。モデルフリー信号処理法を用いて,ここで提案した特徴であるモデルベースの洗練されたアルゴリズムから得られた歩行パラメータと高度に相関(適切な位置のためのR値0.96まで)ことを示した。それ故,これらの単純なモデルフリー特徴はParkinson病の進行中の評価に適しているかもしれない,迅速アプリケーション開発のための使用される従来の歩行パラメータの代替品となり得る。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： *歩容 ,  トラッキング装置 ,  センサ ,  *特徴抽出 ,  ヒト ,  歩行 ,  *Parkinson病 ,  *信号処理 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 被験者 ,  モデルベース ,  ヒト歩行 ,  歩行解析 ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (11件)： パーキンソン病 ,  重症度 ,  診断 ,  定量化 ,  慣性 ,  測定ユニット ,  歩容 ,  特徴抽出 ,  モデル ,  信号処理 ,  検証