Gerontology· 2014Q2
Yaşlılarda Uzun Süreli Düşme Tespiti İçin Bir Düşme Sensörünün Hassasiyeti ve Yanlış Alarm Oranı
Sensitivity and False Alarm Rate of a Fall Sensor in Long-Term Fall Detection in the Elderly
- 18.959atıf
- Q2SCImago
- 2014yıl
Kısa özet
16 yaşlı birey üzerinde 15.500 saat boyunca gerçekleştirilen gerçek yaşam verilerinde, ivmeölçer tabanlı bir düşme tespit sistemi 15 gerçek düşmeden 12'sini %80 hassasiyetle tespit etmiş ve başlangıçta kullanım saati başına 0,049 alarm olan yanlış alarm oranı, iyileştirilmiş analizle saatte 0,025 alarm seviyesine düşürülmüştür.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Düşme tespit sistemi, 15 gerçek düşmenin 12'sini tespit ederek %80 hassasiyet göstermiştir.
- Başlangıçtaki yanlış alarm oranı kullanım saati başına 0,049 olarak kaydedilmiştir.
- Veri analizi iyileştirmeleri ile yanlış alarm oranı 40 kullanım saatinde 1'e düşürülmüştür (saat başına 0,025 alarm).
- Veriler, 16 yaşlı bireyden 15.500 saatlik gerçek yaşam koşullarında toplanmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
BACKGROUND: About a third of home-dwelling older people fall each year, and institutionalized older people even report a two- or threefold higher rate for falling. Automatic fall detection systems have been developed to support the independent and secure living of the elderly. Even though good fall detection sensitivity and specificity in laboratory settings have been reported, knowledge about the sensitivity and specificity of these systems in real-life conditions is still lacking. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the long-term fall detection sensitivity and false alarm rate of a fall detection prototype in real-life use. METHODS: A total of 15,500 h of real-life data from 16 older people, including both fallers and nonfallers, were monitored using an accelerometry-based sensor system with an implemented fall detection algorithm. RESULTS: The fall detection system detected 12 out of 15 real-life falls, having a sensitivity of 80.0%, with a false alarm rate of 0.049 alarms per usage hour with the implemented real-time system. With minor modification of data analysis the false alarm rate was reduced to 0.025 false alarms per hour, equating to 1 false fall alarm per 40 usage hours. CONCLUSION: These data suggest that automatic accelerometric fall detection systems might offer a tool for improving safety among older people.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Gerontology, 2014 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science