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J-GLOBAL ID：201902225454806812   整理番号：19A0516229

スマートホームヘルスケアのための手首-摩耗慣性センサデータからの角運動学の再構築【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction of Angular Kinematics From Wrist-Worn Inertial Sensor Data for Smart Home Healthcare

著者 (5件)： Villeneuve Emma (National Institute for Health Research, Collaboration for Leadership in Applied Research and Care in South West Peninsula, University of Exeter, Exeter, U.K.) ,  Harwin William (Department of Biomedical Engineering, University of Reading, Reading, U.K.) ,  Holderbaum William (Department of Biomedical Engineering, University of Reading, Reading, U.K.) ,  Janko Balazs (Department of Biomedical Engineering, University of Reading, Reading, U.K.) ,  Sherratt R. Simon (Department of Biomedical Engineering, University of Reading, Reading, U.K.)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 2351-2363  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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)

抄録/ポイント： 本論文は,在宅医療のための単純化された人間の四肢運動学の推定の問題に取り組んだ。角運動学は,歩行解析,リハビリテーション,およびより一般的な活動認識のために広く使われている。住宅監視は,長期的なユーザコンプライアンスを可能にするために特別なセンサ制約を必要とする。提案した戦略は,前腕にのみ配置された2つの低電力加速度計からの測定に基づいており,それにより不良設定問題となる。このシステムを,硬い境界を持つ線形Gauss遷移モデルと非線形Gauss観測モデルを用いて,Bayesフレームワークにおいて考察した。状態ベクトルと関連する共分散を,拡張Kalmanフィルタ(EKF)線形化によりモーメントが計算される重要性関数により,正則化後粒子フィルタ(制約付き拡張RPFまたはC-ERPF)により推定した。いくつかのセンサ構成を,電力消費とユーザ受容と同様に,推定性能に関して比較した。提案した拘束EKF(CERPF)を,運動捕捉基準によるシミュレーションと実験測定に基づいて,他の方法(EKF,拘束EKF,遷移制約なしのERPF)と比較した。手首上の2つの加速度計と結合した提案したC-ERPF法は,運動捕捉基準と比較して,両角度において平均19%の誤差で有望な結果を提供し,速度は10%,加速度は7%であった。この比較は腕運動学が手首上の2つの加速度計だけから推定できることを強調する。このようなシステムは,日常的に利用者の健康と活動の機械監視を可能にするための重要なステップである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速度 ,  コンプライアンス ,  正則化 ,  *センサ ,  加速度計 ,  捕獲 ,  モデル ,  共分散 ,  リハビリテーション ,  電力消費 ,  線形性 ,  簡素化 ,  モーメント ,  *再構成
準シソーラス用語： *スマートホーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 手首 ,  摩耗 ,  慣性センサ ,  再構築