文献

J-GLOBAL ID：202002241431865049   整理番号：20A0710679

高齢者の生理的および行動的特性に基づく姿勢モニタリングと転倒検出の方法【JST・京大機械翻訳】

A method of posture monitoring and falling detection based on physiological and behavioral characteristics of the elderly

著者 (7件)： Zhou Shiyun (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Yang Zhijia (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Mao Yuxuan (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Tang Haisong (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Liu Yanchen (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Liu Xiaozheng (Beijing Institute of Technology (China)) ,  Dong Liquan (Beijing Institute of Technology (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11434  ページ： 114341I-13  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,人口高齢化の問題は,特に中国における国際的懸念のホットスポットになり,国際社会は,高齢者に対する普遍的に適用可能なヘルスケアシステムを緊急に必要としている。最近の研究は,転倒が高齢者の健康への最大の脅威であることを示している。高齢者の生理学的および行動的特性に基づいて,本論文は,転倒後のタイムリーな救助を確実にするために,着用可能な装置に適用される高齢者の運動状態および転倒検出の認識のためのアルゴリズムを検討した。アルゴリズムは,6軸加速度センサを通して,高齢者の運動の間,連続的に加速情報を獲得した。最初に,加速度データをフィルターにかけて,次に,結合加速度を計算して,連続データの多重特徴を抽出して,次に,ソフトマックス方法を用いて,落下の警報を実現するために種々の運動状態を分類した。アルゴリズムは,結合加速度の大きさによって特徴ベクトルを抽出する。それは,従来のアルゴリズムにおける単一加速が座標軸を解決しなければならないという問題を解決する。それは多くの計算時間を浪費するかもしれない。アルゴリズムを既存のデータセットを用いて検証し,アルゴリズムの精度は89%に達した。それは転倒を検出する有効な方法である。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  多重化 ,  ホットスポット ,  転倒 ,  加速度 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  加速度センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  老人医学  (GC09000X) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生理 ,  行動 ,  姿勢 ,  モニタリング ,  転倒