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・転落リスク推定

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2019/08/01

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

著者名: 磯本　佳助（鳥取大学大学院工学研究科），櫛田　大輔（鳥取大学大学院工学研究科(クロス情報科学研究センター)）

著者名(英語): Keisuke Isomoto (Graduate School of Engineering, Tottori Univerisy), Daisuke Kushida (Graduate School of Engineering (Cross-Informatics Research Center), Tottori Univerisy)

キーワード: 転倒・転落リスク推定，非接触・非拘束，ファジィ推論，Kinect，ベッド　　fall risk estimation，non-contact/unconstrained，fuzzy inference，Kinect，bed

要約(英語): Fall accidents at medical centers are one of the most serious problems, and many accidents happen at the bedside. In order to deal with this problem, this paper proposes a method for estimating an inpatient's fall risk using only depth data from Kinect. In this method, the obtained depth data are modified as if Kinect were above the center of the bed to estimate fall risks accurately. Then, these corrected data are divided into multiple cells, and human location is detected using gravity coordinates obtained from the data in each cell. Finally, the fall risks are estimated from the human location using fuzzy inference. Through verification using hospitalized subjects, the authors confirmed that the proposed method can estimate appropriate fall risks.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.8 （2019） 特集：データ駆動制御 ―モデルベースド制御とのインタープレイ―

本誌掲載ページ: 919-926 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/8/139_919/_article/-char/ja/