加速度・角速度センサを用いた歩行運動の軌道推定と診断支援への応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: 24am2-C-4

グループ名: 第33回「センサ・マイクロマシンとその応用システム」シンポジウム論文集

発行日: 2016/10/17

タイトル(英語): Diagnosis Support Based on Gait Trajectory Estimation Using Accelerometer and Gyroscope

著者名: 堀 宏有(東京工業大学),廣部 祐樹(東京工業大学),橋口裕徳(東京工業大学),織茂 智之(関東中央病院),沢田 裕之(関東中央病院),稲葉 彰(関東中央病院),三宅 美博(東京工業大学)

キーワード: 加速度センサ,角速度センサ,センサシステム,歩行分析,機械学習

要約(日本語): 本研究は，加速度センサと角速度センサを用いて歩行軌道を計測し，運動障害の診断支援に応用することを目的とする．本実験では，パーキンソン病(PD)患者と健常高齢者の歩行軌道を計測した．そのデータを基に機械学習を用いて分類器を構築した結果，軽度PD群・健常高齢群間を92.6%の精度で自動判別可能であることが示された．したがって，歩行軌道情報はPDの診断支援に有用であることが示唆された．

要約(英語): The purpose of this study is to apply gait trajectory data to the diagnosis support of motor impairment using an accelerometer and a gyroscope. We measured gait of PD patients and healthy elderly people. The result of classification was 92.6%. Therefore, it indicated that gait trajectory data is effective for diagnosis support.

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