決定木に基づくリハビリフォーム正誤判定技術の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-119

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Study of Rehabilitation Form Classification Based on Binary Decision Tree

著者名: 高 明淑(東芝研究開発センター),福島 亜梨花(東芝研究開発センター),矢野 亨(東芝研究開発センター)

著者名(英語): Myongsook Ko(System Engineering Laboratory),Arika Fukushima(System Engineering Laboratory),Toru Yano(System Engineering Laboratory)

キーワード: リハビリテーション,加速度センサ,決定木,正誤判定,フォーム

要約(日本語): 脳卒中等によって四肢の動作が不自由になった場合、その後の状態回復を促進するためのリハビリテーション(以下リハビリ)は不可欠であり、在宅復帰後もリハビリを正しいフォームで実施し続けることは重要である。在宅復帰後にリハビリ実施者のリハビリ動作への正誤判定結果を療法士等の専門家から得ることを想定し、それを利用したリハビリフォーム正誤判定エンジンを提案する。健常者によるリハビリ模擬動作中に実施者の身体に取り付けたセンサーから取得した動作波形データと、その正誤判定結果を用いて、決定木に基づくリハビリフォーム正誤判定エンジンの検討を行った。本稿では誤りフォームの数によって変化する正誤判定精度について報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 279 Kバイト