3D距離画像センサを用いたベッド上における患者の転倒リスク推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-8

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Fall Risk Estimation for Inpatients on Beds Using Three-dimensional Range Image Sensor

著者名: 櫛田 大輔(鳥取大学),磯本 佳助(鳥取大学)

著者名(英語): Daisuke Kushida|Keisuke Isomoto

キーワード: 転倒リスク推定|三次元距離画像センサ|キネクト|ベッド|Fall risk estimation|Three-dimensional Range Image Sensor|Kinect|Bed

要約(日本語): 医療現場における転倒事故は深刻な問題の1つであり，その多くはベッドサイドで生じている。本研究では，3D距離画像センサの1つであるKinectを用い，Kinectから得られる距離画像データである“Depthデータ”のみを使った非接触・非拘束な入院患者の転倒リスク推定方法について提案と検証を行う。提案手法では，Kinectをベッド頭部側上方からベッド中心位置を見下ろすように設置することを想定し，Depthデータをベッド直上から撮影されたかのように補正を行う。その後，補正されたDepthデータに対してベッド上の空間をいくつかの区画に分類することで，見守り対象者の重心位置を導出する。最後に，人物の重心位置とあらかじめ定義した各区画の転倒リスクの重みから，見守り対象者の転倒リスクを求める。提案手法は，実際の病院において臨床試験を行い，対象者の姿勢に応じて転倒リスクが動的に変化することを確認しており，その有効性が示されている。

PDFファイルサイズ: 1,253 Kバイト