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J-GLOBAL ID:201702256433266059   整理番号:17A1490179

支援環境生活環境における服薬アドヒアランスを支援するための確実な観測をもつ確率的行動認識【Powered by NICT】

Possibilistic activity recognition with uncertain observations to support medication adherence in an assisted ambient living setting
著者 (4件):
資料名:
巻: 133  ページ: 156-173  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ヘルスケアにおける最近の傾向は,家庭環境におけるそれらの健康状態を自己管理患者を動機づけることである。自己管理プログラムは教育と行動変容戦略の領域を通してそれらの疾患の自己管理における自己効力感を達成するために患者を導くと動機づけ。自己管理プログラムの有効性と効率性を改善するために,環境支援型生活(AAL)技術(スマート環境,行動認識,支援行動計画)を考慮しなければならない,モニタリング自己管理活動によって信頼できない自己申告データに関連する問題を軽減するからである。スマート環境における自己管理プログラムを改善するために,観測データから居住者の行動を認識する必要がある。種々の発生源(センサ,アンケート,低レベル行動認識)から発生した観測データ/属性はある種の不確実な(不正確,不完全,失われた),いくつかの値が唯一の代わりにもっともらしい。行動認識は,行動認識入力(観測)中の不均一観測(発生源のタイプ)と不確実性を考慮しなければならない。この課題を解決するために,不確実な観測を持つ可能性ネットワーク分類器に基づく行動認識アプローチを提案した。これは不確実な観測を用いたスマート環境における活動認識のための可能性ネットワーク分類器を考慮する最初の研究であると信じている。服薬アドヒアランスに関連する挙動を説明する780種の合成シナリオに方法を検証した。服薬アドヒアランスに関連する活動についての知識と信念に基づく活動分類器は活性電流状態の79%であり,これはデータ駆動型ナイーブBayes分類器に基づくアプローチと同等であることを正しく認識できた。さらに,観察について無知値を完成するために高度に部分とき,分類性能は減少した。,検証結果は,不確実な観測を扱うための可能性ネットワーク分類器に基づく行動認識の重要性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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