リハビリ動作正誤判定技術へのストリームデータマイニング技術の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Application of stream data mining for rehabilitation form error detection

著者名: 高 明淑(東芝),福島 亜梨花(東芝),矢野 亨(東芝)

著者名(英語): Myoungsook Ko|Arika Fukushima|Toru Yano

キーワード: リハビリ|センサー|動作|機械学習|rehabilitation|senser|motion|machine learning

要約(日本語): 日本は超高齢社会を迎え、医療費・介護費による財政負担の増加に伴い、患者の状態悪化を防ぐ医療リハビリに注目が集まっている。リハビリには専門家による指導が不可欠であるが、患者が自主的にリハビリを実施することでより悪化を防ぐ効果が見込まれる。そこで患者による自主リハビリを支援するべく、上肢リハビリを対象とした複数センサによるフォームの学習と判定システムを機械学習で実現することを目指している。本発表では、学習にかかるコストを低減するアプローチに動作フォームデータのストリーム化を試行し課題を抽出する。

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