Fallande är en vanlig och betydande orsak till skador hos äldre vuxna (>65 år gamla), som ofta leder till funktionsnedsättning och dödsfall. I USA lider en av tre av de äldre av fallskador varje år. Studiens syfte är att utveckla, optimera och bedöma effekten av en falldetekteringsalgoritm baserad på ett trådlöst, bärbart sensorsystem (WSS) bestående av en 3-axlig accelerometer och gyroskop. För denna studie, WSS placeras på bröstet centrum för att samla in realtidsrörelse data från olika simulerade dagliga aktiviteter (dvs., promenader, löpning, steg, och fallande). Tester utfördes på 36 försökspersoner med totalt 702 olika rörelser samlade i laboratoriemiljö. Hälften av datasetet användes för utveckling av falldetekteringsalgoritmen inklusive undersökningar av kritiska sensortrösklar och återstående dataset användes för bedömning av algoritmkänslighet och specificitet. Experimentella resultat visar att algoritmen upptäcker fall jämfört med andra dagliga rörelser med en känslighet och specificitet på 96,3% respektive 96,2%. Tillsatsen av gyroskopinformation ökar känsligheten dramatiskt från resultat i litteraturen eftersom vinkelhastighetsförändringar ger ytterligare avgränsning av en fallhändelse från andra aktiviteter som också kan uppleva höga accelerationstoppar.
Ett gyroskop och en treaxlig accelerometer integrerades i ett bärbart sensorsystem (WSS) i Reference REF för att upptäcka fall hos äldre vuxna.
Optimization of an Accelerometer and Gyroscope-Based Fall Detection Algorithm
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}