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J-GLOBAL ID：202202248948811789   整理番号：22A0108525

生物医学信号処理を用いた最適化歩行障害検出のための動的時間ワーピングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Dynamic time warping approach for optimized locomotor impairment detection using biomedical signal processing

著者 (2件)： Adhikary Subhrangshu (Dept. of Computer Science and Engineering, Dr. B.C. Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Ghosh Arindam (Dept. of Computer Science and Engineering, Dr. B.C. Roy Engineering College, Durgapur, India)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 72  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 歩行として知られる歩行パターンの研究は,いくつかの根底にある筋骨格および神経因子により影響される。すべてのヒトは対照的な歩行パターンを持つが,そのパターンは歩行に影響する根底にある健康障害のないすべてのヒトに対して予測可能な範囲内にある。しかし,規則的分布範囲からの偏差は,根底にある健康状態を示すことができる。スマートフォンとして3軸加速度計や3軸ジャイロスコープのようなスマートフォン埋め込みセンサの助けを借りて,歩行は実時間で規則的かつ安価にモニターできる。計算力および人工知能の進歩は,異なる歩行条件に関連した特定のパターンを検出するために使用できるいくつかの教師つき機械学習アルゴリズムの開発につながった。しかしながら,機械学習は,異なる歩行疾患を研究するために広く使われており,本論文では,歩行をモニタするために,手頃な,実用的に適用可能で,大域的に展開可能なセットアップで,最適化運動障害検出のための動的時間ワーピングを利用した,より効率的な動き追跡アプローチと新しいアルゴリズムを提案した。この実験では,提案した運動追跡アプローチで30人の健康な歩行変形ヒト被験者の運動を追跡し,提案アルゴリズムを利用して,95.20%検出精度まで35.95倍高速分類を達成した。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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  健康被害 ,  ヒト ,  *故障検出 ,  人工知能 ,  センサ ,  ジャイロスコープ ,  機械学習 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 健康状態 ,  被験者 ,  低価格 ,  検出精度 ,  三軸加速度計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 歩行障害 ,  疾患検出 ,  機械学習 ,  生物医学信号処理 ,  時系列

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 生物 ,  医学信号処理 ,  最適化 ,  歩行 ,  障害検出 ,  ワーピング