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J-GLOBAL ID：202102230872157392   整理番号：21A2528420

加速度センサに基づく歩行イベントの決定法【JST・京大機械翻訳】

A Determination Method for Gait Event Based on Acceleration Sensors

著者 (3件)： Mei Chang ,  Gao Farong ,  Li Ying
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 24  ページ： 5499  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歩行イベントは,運動機能障害の効果的な評価とリハビリテーションに向けた重要なステップである。しかし,三次元モーションキャプチャ(3D Mo-Cap)システムのデータ収集のために,高い標準実験室環境のようなセットアップの高いコストが,広範な臨床応用を制限している。慣性センサは様々な応用における身体活動を認識し,分類するためにますます使用されている。慣性センサーは,現在,人間の歩行データの収集のための身体センサネットワークの一部であるために,大きさと軽量で十分に小さい。加速度信号は,人間の歩行認識において重要な応用を見出した。本論文では,ヒールとトーの実験データを用いて,最初にウェーブレット法を用いて加速度信号から雑音を除去し,次に加速度信号の包括的な変化率の閾値に基づいて,信号を最初にセグメント化した。続いて,踵と足指からの垂直加速度信号を2回積分し,それぞれの鉛直変位を計算した。4つの歩行事象を,踵と足指の垂直変位の特性に基づき,セグメント化信号で測定した。結果は,歩行事象が運動捕獲システムの同期記録と一致することを示した。この方法は,歩行イベント分割を達成し,一方,それはまた,定義された歩行事象の精度を保証した。本研究は,歩行認識をさらに研究するための貴重な参照として機能する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *セグメンテーション ,  リハビリテーション ,  波束 ,  捕獲 ,  三次元 ,  データ収集 ,  モーションキャプチャ ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 鉛直変位 ,  加速度センサ ,  慣性センサ ,  臨床応用 ,  運動機能障害 ,  歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 慣性センサ ,  歩行認識 ,  イベント決定 ,  加速度信号 ,  閾値セグメンテーション ,  周波数領域統合

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (48件)：

• Loske, S.; Nüesch, C.; Byrnes, K.S.; Fiebig, O.; Schären, S.; Mündermann, A.; Netzer, C. Decompression surgery improves gait quality in patients with symptomatic lumbar spinal stenosis. Spine J. 2018, 18, 2195-2204.
• Zomar, B.; Bryant, D.; Hunter, S.; Howard, J.; Vasarhelyi, E.; Lanting, B. A randomised trial comparing spatio-temporal gait parameters after total hip arthroplasty between the direct anterior and direct lateral surgical approaches. HIP Int. 2018, 28, 478-484.
• Damasevicius, R.; Vasiljevas, M.; Salkevicius, J.; Woźniak, M. Human activity recognition in aal environments using random projections. Comput. Math. Methods Med. 2016, 213, 1-17.
• Mannini, A.; Sabatini, A. Machine learning methods for classifying human physical activity from on-body accelerometers. Sensors 2010, 10, 1154-1175.
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タイトルに関連する用語 (3件)： 加速度センサ ,  歩行 ,  イベント