Bakgrund: Fall kan orsaka trauma, funktionshinder och död bland äldre människor. Ambulatoriska accelerometrar kan för närvarande upptäcka fall i en kontrollerad miljö. Forskning tyder dock på att de flesta nuvarande tillvägagångssätt kan tendera att ha otillräcklig känslighet och specificitet i andra miljöer än laboratorier, delvis eftersom effekterna kan upplevas som en del av vanliga vardagsaktiviteter. Metod: Vi använde en trådlös triaxiell accelerometer i midjan kombinerat med digital signalbehandling, klusterbildning och neurala nätverksklassificeringar. Metoden inkluderar tillämpningen av Discrete Wavelet Transform, Omgruppering Partikel Swarm Optimering, Gaussian Distribution av klustered Knowledge och en ensemble av klassificerare inklusive en multilager perceptron och Augmented Radial Basis Function (ARBF) neurala nätverk. Resultat: Preliminär testning med 8 friska individer i en hemmiljö ger 98,6% känslighet för fall och 99,6% specificitet för rutinaktiviteter av Daily Living (ADL) data. Enstaka ARB- och MLP-klassificeringar jämfördes med en kombinerad klassificering. Den kombinerade klassificeringen erbjuder den största känsligheten, med en liten minskning av specificiteten för rutinmässig ADL och en ökad specificitet för motionsaktiviteter. I de inledande testerna uppnår metoden 100 % känslighet på fall inom gruppen, 97,65 % på fall utanför gruppen, 99,33 % specificitet på rutinmässig ADL och 96,59 % specificitet på övning ADL.
Dessa metoder inkluderar Support Vector Machine, Gaussian Distribution of Cluster Knowledge REF och Beslutsträd.
Unsupervised machine-learning method for improving the performance of ambulatory fall-detection systems
{'venue': 'BioMedical Engineering OnLine', 'journal': 'BioMedical Engineering OnLine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}