論文の概要: Associations between finger tapping, gait and fall risk with application
to fall risk assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16648v2
- Date: Mon, 22 Feb 2021 10:50:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 06:32:39.797013
- Title: Associations between finger tapping, gait and fall risk with application
to fall risk assessment
- Title（参考訳）: 指打,歩行,転倒リスクの関連と転倒リスク評価への応用
- Authors: Jian Ma
- Abstract要約: 我々は,指タッピングテストとTUG(Timed Up and Go)テストから収集したデータをもとに,機械学習手法を用いて,スマート認知と転倒リスクの評価を行った。
我々は,指タッピングデータによる認知と指の動きの関連と,TUGデータによる転倒リスクと歩行特性との関連を見出した。
TUGスコアの予測モデルの入力として指タッピングと歩行の特性を用いることで,MAEの予測性能を大幅に向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3980064191633232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the world ages, elderly care becomes a big concern of the society. To
address the elderly's issues on dementia and fall risk, we have investigated
smart cognitive and fall risk assessment with machine learning methodology
based on the data collected from finger tapping test and Timed Up and Go (TUG)
test. Meanwhile, we have discovered the associations between cognition and
finger motion from finger tapping data and the association between fall risk
and gait characteristics from TUG data. In this paper, we jointly analyze the
finger tapping and gait characteristics data with copula entropy. We find that
the associations between certain finger tapping characteristics ('number of
taps', 'average interval of tapping', 'frequency of tapping' of both hands of
bimanual inphase and those of left hand of bimanual untiphase) and TUG score
are relatively high. According to this finding, we propose to utilize this
associations to improve the predictive models of automatic fall risk assessment
we developed previously. Experimental results show that using the
characteristics of both finger tapping and gait as inputs of the predictive
models of predicting TUG score can considerably improve the prediction
performance in terms of MAE compared with using only one type of
characteristics.
- Abstract（参考訳）: 世界の高齢化に伴い、介護は社会の大きな関心事となっている。
認知症と転倒リスクに関する高齢者の問題に対処するため,指タッピングテストとTUG(Timed Up and Go)テストから収集したデータをもとに,機械学習手法を用いてスマート認知と転倒リスクの評価を行った。
一方,指タッピングデータによる認知と指の動きの関連や,TUGデータによる転倒リスクと歩行特性との関連が発見された。
本稿では,指のタッピング特性と歩行特性をコプラエントロピーを用いて共同で解析する。
その結果, 指のテーピング特性(「タップ数」, 「タップ間隔」, 「タップ回数」, 「タップ頻度」)とTUGスコアの関係は比較的高いことがわかった。
そこで本研究では,本研究で開発した自動転倒リスクアセスメントの予測モデルを改善することを提案する。
実験結果から,TUGスコアの予測モデルの入力として指タップと歩行の両方の特性を用いることで,MAEの予測性能を1種類の特性に比べて有意に向上させることができることがわかった。
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