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J-GLOBAL ID：201702288232408368   整理番号：17A1396579

加速度計ベーススマート靴を用いた実時間歩行解析【Powered by NICT】

Real-time gait analysis with accelerometer-based smart shoes

著者 (8件)： Delgado-Gonzalo R. (Swiss Center for Electronics and Microtechnology (CSEM), Neucha^tel, CH-2002 Switzerland) ,  Hubbard J. (ICON Health & Fitness, Inc., Logan, UT 84321, United States) ,  Renevey Ph. (Swiss Center for Electronics and Microtechnology (CSEM), Neucha^tel, CH-2002 Switzerland) ,  Lemkaddem A. (Swiss Center for Electronics and Microtechnology (CSEM), Neucha^tel, CH-2002 Switzerland) ,  Vellinga Q. (ICON Health & Fitness, Inc., Logan, UT 84321, United States) ,  Ashby D. (ICON Health & Fitness, Inc., Logan, UT 84321, United States) ,  Willardson J. (ICON Health & Fitness, Inc., Logan, UT 84321, United States) ,  Bertschi M. (Swiss Center for Electronics and Microtechnology (CSEM), Neucha^tel, CH-2002 Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 148-148c  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,実時間で歩行分析を行うことができる新しいスマート靴の評価を行った。システムは,例外なしに電力消費を最小化する加速度計に基づいている。推定されたパラメータは活性クラス(安静時/歩行/ラン),歩調,接地時間,足衝撃(帯,強度,およびバランス),距離,速度である。異なるパラメータを手作業でラベル付けされたトレッドミルとビデオデータに26名の被験者のカスタマイズされたデータベースで検証した。ケイデンスなどの走行解析のための重要な対策は,2%であり,平均誤差3.25%の接地時間の最大誤差で検索した。足衝撃ゾーンの分類はランニングスタイルに依存して72%~91%の精度を達成した。提示したアルゴリズムは,ブランドiFit下でウェアラブルのその線のICON健康・体力社に認可された。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： カスタム化 ,  トレッドミル ,  データベース ,  歩容 ,  *加速度計 ,  走行 ,  接地 ,  体力 ,  *歩行 ,  アルゴリズム ,  衝撃
準シソーラス用語： ウェアラブル ,  被験者 ,  *歩行解析 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 加速度計 ,  靴 ,  実時間 ,  歩行解析