論文の概要: Bed-Attached Vibration Sensor System: A Machine Learning Approach for Fall Detection in Nursing Homes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04950v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 11:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:17.587734
• Title: Bed-Attached Vibration Sensor System: A Machine Learning Approach for Fall Detection in Nursing Homes
• Title（参考訳）: ベッド付振動センサシステム:看護施設における転倒検知のための機械学習アプローチ
• Authors: Thomas Bartz-Beielstein, Axel Wellendorf, Noah Pütz, Jens Brandt, Alexander Hinterleitner, Richard Schulz, Richard Scholz, Olaf Mersmann, Robin Knabe,
• Abstract要約: 本研究は,医療用ベッドに内蔵された自動転倒検知システムの開発であり,ウェアラブルやビデオ監視を通じて患者のプライバシーを損なうことなく,患者の安全性を高めることを目的としている。 ベッドフレームを介して伝達される機械的振動は、短時間のフーリエ変換を用いて処理され、畳み込みニューラルネットワークを用いて、異なる人間の落下パターンの堅牢な分類を可能にする。 利用可能なデータが限られているにもかかわらず、提案システムは、転倒に対する正確かつ迅速な対応の可能性を示し、健康への影響を軽減し、高齢化人口のニーズに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.45861095003339
• License:
• Abstract: The increasing shortage of nursing staff and the acute risk of falls in nursing homes pose significant challenges for the healthcare system. This study presents the development of an automated fall detection system integrated into care beds, aimed at enhancing patient safety without compromising privacy through wearables or video monitoring. Mechanical vibrations transmitted through the bed frame are processed using a short-time Fourier transform, enabling robust classification of distinct human fall patterns with a convolutional neural network. Challenges pertaining to the quantity and diversity of the data are addressed, proposing the generation of additional data with a specific emphasis on enhancing variation. While the model shows promising results in distinguishing fall events from noise using lab data, further testing in real-world environments is recommended for validation and improvement. Despite limited available data, the proposed system shows the potential for an accurate and rapid response to falls, mitigating health implications, and addressing the needs of an aging population. This case study was performed as part of the ZIM Project. Further research on sensors enhanced by artificial intelligence will be continued in the ShapeFuture Project.
• Abstract（参考訳）: 介護職員の不足と介護施設の転倒の急激なリスクは、医療システムにとって大きな課題となっている。 本研究は,医療用ベッドに内蔵された自動転倒検知システムの開発であり,ウェアラブルやビデオ監視を通じて患者のプライバシーを損なうことなく,患者の安全性を高めることを目的としている。 ベッドフレームを介して伝達される機械振動は、短時間のフーリエ変換を用いて処理され、畳み込みニューラルネットワークを用いて、異なる人間の落下パターンの堅牢な分類を可能にする。 データの量と多様性に関する課題に対処し、変動の増大に特に重点を置いた追加データの生成を提案する。 実験室データを用いて秋の事象とノイズを区別する有望な結果を示す一方で、実環境におけるさらなるテストは検証と改善のために推奨される。 利用可能なデータが限られているにもかかわらず、提案システムは、転倒に対する正確かつ迅速な対応の可能性を示し、健康への影響を軽減し、高齢化人口のニーズに対処する。 このケーススタディは、ZIMプロジェクトの一部として実施された。 人工知能によって強化されたセンサーに関するさらなる研究は、ShapeFuture Projectで継続される。

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