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J-GLOBAL ID：202202245521311530   整理番号：22A1088958

MhNet:高齢者のリアルタイムウェアラブル転倒リスク評価のためのマルチスケール時空間階層ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

MhNet: Multi-scale spatio-temporal hierarchical network for real-time wearable fall risk assessment of the elderly

著者 (11件)： Wu Shibin (School of Future Technology, South China University of Technology, Guangzhou, 511442, China) ,  Wu Shibin (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Ou Jianlin (The First Affiliated Hospital of Jinan University, Guangzhou, 510630, China) ,  Shu Lin (School of Future Technology, South China University of Technology, Guangzhou, 511442, China) ,  Shu Lin (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Hu Guohua (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Song Zhen (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Xu Xiangmin (School of Future Technology, South China University of Technology, Guangzhou, 511442, China) ,  Xu Xiangmin (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, China) ,  Xu Xiangmin (Institute of Modern Industrial Technology of SCUT in Zhongshan, Zhongshan, 528400, China) ,  Chen Zhuoming (The First Affiliated Hospital of Jinan University, Guangzhou, 510630, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 144  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続転倒リスク評価とリアルタイム高転倒リスク警報は,高齢者にとって非常に必要であり,彼らの生活を保護し,生活の質を確実にする。摩耗可能な圧力センサは,適切な摩耗快適性のために,これらの目標を達成する可能性を有する。しかし,足圧データの個人差を除去し,リアルタイム警報を実現するために,より少ない歩行サイクルから正確な転倒リスクを同定する大きな挑戦である。リアルタイム転倒リスク評価のためのMhNetという階層的深層学習ネットワークを探索し,2層ネットワークの利点を利用して,高転倒リスク被験者の誤同定確率を低減する階層的タスクを達成し,リハビリテーションラベルを用いて境界カテゴリーを確立し,マルチスケール空間時間特徴を抽出した。48名の高齢者から採取したウェアラブル足底圧データセットを用いて訓練した。この方法は,9つの歩行だけを用いて,73.27%のリアルタイム転倒リスク同定精度を達成することができ,それは伝統的方法より優れていた。さらに,感度は76.72%に達し,ハイリスクサンプルの同定におけるその強度を証明した。MhNetは,日常活動における高齢者のためのリアルタイム転倒リスク評価において有望な方法である可能性がある。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 摩耗 ,  警報 ,  *ネットワーク ,  評価 ,  *リスク ,  快適性 ,  リハビリテーション ,  老人 ,  クオリティオブライフ ,  圧力センサ
準シソーラス用語： 被験者 ,  個人差 ,  *マルチスケール ,  ウェアラブル ,  ハイリスク ,  *転倒リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クロスサブジェクト ,  階層的ネットワーク ,  足底圧 ,  リアルタイム転倒リスク評価 ,  ウェアラブル

分類 (1件)： 老人医学  (GC09000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： リアルタイム ,  ウェアラブル ,  転倒リスク ,  評価 ,  マルチスケール ,  時空間 ,  階層ネットワーク