Sammanfattning av denna webbsida: Fall är ett allvarligt folkhälsoproblem och kan vara livshotande för personer i fallriskgrupper. Vi utvecklar ett automatiserat falldetekteringssystem med bärbara rörelsesensorenheter monterade på försökspersonernas kropp på sex olika positioner. Varje enhet består av tre triaxiala enheter (accelerometer, gyroskop och magnetometer/kompass). Fjorton volontärer utför en standardiserad uppsättning rörelser inklusive 20 frivilliga fall och 16 aktiviteter i det dagliga livet (ADLs), vilket resulterar i en stor datauppsättning med 2520 försök. För att minska komplexiteten i utbildningen och testa klassificeringarna fokuserar vi på rådata för varje sensor i ett 4 s tidsfönster runt punkten för maximal acceleration av midjesensorn, och utför sedan funktionsutdragning och reduktion. De flesta tidigare studier om falldetektering använder regelbaserade metoder som bygger på enkel tröskelering av sensorns utgångar. Vi skiljer framgångsrikt fall från ADLs med hjälp av sex maskininlärning tekniker (klassificerare): k-nearest granne (k-NN) klassificerare, minst kvadratmetoden (LSM), stöd vektor maskiner (SVM), Bayesian beslutsfattande (BDM), dynamisk tid warping (DTW), och artificiella neurala nätverk (ANNs). Vi jämför klassificeringarnas prestanda och beräkningskomplexitet och uppnår de bästa resultaten med k-NN-klassificeringen och LSM, med känslighet, specificitet och noggrannhet alla över 99 %. Dessa klassificeringar har också godtagbara beräkningskrav för utbildning och testning. Vårt tillvägagångssätt skulle vara tillämpligt i verkliga scenarier där dataposter av obestämd längd, som innehåller flera aktiviteter i följd, registreras.
Fall detektion skiljdes från den dagliga verksamheten i ämnet i Reference Ref genom att använda sex artificiell intelligens tekniker, nämligen stöd vektor maskin (SVM), k-nearest granne (k-NN), Bayesian beslutsfattande, minst kvadratmetoden (LSM), ANN, och dynamisk tid warping.
Detecting Falls with Wearable Sensors Using Machine Learning Techniques
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}