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  1. 川崎医療福祉学会誌
  2. Vol.15
  3. No.1

行動パターン分類による独居高齢者の非平常日検出

https://doi.org/10.15112/00012785
https://doi.org/10.15112/00012785
363fcb57-c1a5-4637-9fb2-302bdae5b48a
名前 / ファイル ライセンス アクション
25_shinagawa.pdf PDF (464.7 kB)
Item type 紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2005-01-01
タイトル
タイトル 行動パターン分類による独居高齢者の非平常日検出
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 infrared sensors
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 movement patterns
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 cluster analysis
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 unusual days
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.15112/00012785
ID登録タイプ JaLC
ページ属性
内容記述タイプ Other
内容記述 P(論文)
その他(別言語等)のタイトル
その他のタイトル Detection of an Unusual Day for the Elderly Living Alone Using the Classification of Movement Pattern
論文名よみ
その他のタイトル コウドウ パターン ブンルイ ニヨル ドッキョ コウレイシャ ノ ヒ ヘイジョウ ビ ケンシュツ
著者名(日) 品川, 佳満

× 品川, 佳満

品川, 佳満

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岸本, 俊夫

× 岸本, 俊夫

岸本, 俊夫

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太田, 茂

× 太田, 茂

太田, 茂

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著者別名
姓名 Shinagawa, Yoshimitsu
著者別名
姓名 Kishimoto, Toshio
著者別名
姓名 Ohta, Shigeru
著者所属(日)
大分県立看護科学大学健康情報科学研究室
著者所属(日)
オージー技研株式会社
著者所属(日)
川崎医療福祉大学医療技術学部医療情報学科
抄録(日)
独居高齢者の見守りに赤外線センサを利用するシステムは多いが,計測データを統計的に解析する研究は少ない.本論文では,赤外線センサを用いた計測データをもとに,普段の日とは異なる生活行動パターンを示す日(非平常日)を検出するアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,1日単位のセンサ応答状況をクラスタ分析により分類し,独立したクラスタを形成する日を検出するものである.実際の計測データを用いてシミュレーションを行った結果,被験者の長時間外出や外泊日,来客者が宿泊した日などの行動パターンが検出された.シミュレーション用のデータに健康状態の悪化を示す行動パターンは含まれていなかったが,本アルゴリズムは,日常的とはいえない行動パターンを検出しており,健康状態の変化の検出にも利用可能であることが示唆された.
抄録(英)
en
Although there are many health monitoring systems for the elderly living alone using infrared sensors, little research has been done to analyze statistically the data measured by the infrared sensors. We propose a new algorithm for detecting unusual days (which show different movement patterns than usual days). Detection of unusual days is performed by finding an independent movement that is isolated from a cluster of movement patterns that were classified into several groups that depend upon their movement patterns using cluster analysis calculation. We have done some series of computer simulations using our algorithm to our measured data for three subjects. As a result, we can detect several unusual days, for instance, days going out for a long time, days staying out, and days having a visitor. Although our simulation data did not contain movement patterns that showed health problems, we certified that our algorithm can detect unusual days which show different movement patterns than usual days. Therefore, we can estimate that our algorithm is useful to detect changes in health conditions.
記事種別(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 原著
書誌情報 川崎医療福祉学会誌

巻 15, 号 1, p. 175-181, 発行日 2005
公開者
出版者 川崎医療福祉学会
その他(別言語)の雑誌名
Kawasaki medical welfare journal
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10375470
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0917-4605
URL
内容記述タイプ Other
内容記述 http://www.kawasaki-m.ac.jp/soc/mw/journal/jp/2005-j15-1/25_shinagawa.pdf
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Ver.1 2023-06-19 10:50:47.721797
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