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J-GLOBAL ID:201802246271969606   整理番号:18A0185627

パーキンソン病患者における日常生活の自動検出とセグメント活性への慣性センサの利用【Powered by NICT】

Using Inertial Sensors to Automatically Detect and Segment Activities of Daily Living in People With Parkinson’s Disease
著者 (6件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 197-204  発行年: 2018年 
JST資料番号: W0560A  ISSN: 1534-4320  CODEN: ITNSB3  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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慣性測定ユニット(IMU)のようなウェアラブルセンサは活性分類による運動障害と健康者における日常生活時の身体活動の量を測定するために広く使用されている。これらのセンサは,臨床医は,リハビリテーションおよび薬剤介入を監視するために役立つ,歩行,着席と起立のような,日常生活動作(ADL)の活動中の運動の品質を評価するための貴重な情報を提供する可能性がある。しかし,これらの活動の検出とセグメンテーションの高い精度は,与えられたセグメント内の性能の品質の適切な評価が必要である。IMUデータを処理するために,シミュレートした自由生活環境におけるパーキンソン病(PD)患者における非構造ADLの検出とセグメンテーションに対するアルゴリズムを提案する。提案した方法は精度90%(感度=90.8%,特異性=97.8%)でシミュレートした自由生活環境下でのPDの九地域在住高齢者による1610事象ADLの検出を可能にした350ms「ゴールドスタンダード」である手動セグメンテーションの内のこれらの活性を分割した。これらの結果は,最終的にPD患者における自由生活環境におけるADLを検出し,自動セグメンテーションに使用される提案手法のロバスト性を実証した。これは運動障害に対する身体的リハビリテーションと薬剤介入下にある患者のための適切な矯正ケアの移動と投与の品質のより迅速な評価をもたらす可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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