Nonlinear Predictive Threshold Model for Real-Time Abnormal Gait Detection
المؤلفون المشاركون
Rebaudengo, Maurizio
Hemmatpour, Masoud
Ferrero, Renato
Montrucchio, Bartolomeo
Gandino, Filippo
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Falls are critical events for human health due to the associated risk of physical and psychological injuries.
Several fall-related systems have been developed in order to reduce injuries.
Among them, fall-risk prediction systems are one of the most promising approaches, as they strive to predict a fall before its occurrence.
A category of fall-risk prediction systems evaluates balance and muscle strength through some clinical functional assessment tests, while other prediction systems investigate the recognition of abnormal gait patterns to predict a fall in real time.
The main contribution of this paper is a nonlinear model of user gait in combination with a threshold-based classification in order to recognize abnormal gait patterns with low complexity and high accuracy.
In addition, a dataset with realistic parameters is prepared to simulate abnormal walks and to evaluate fall prediction methods.
The accelerometer and gyroscope sensors available in a smartphone have been exploited to create the dataset.
The proposed approach has been implemented and compared with the state-of-the-art approaches showing that it is able to predict an abnormal walk with a higher accuracy (93.5%) and a higher efficiency (up to 3.5 faster) than other feasible approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hemmatpour, Masoud& Ferrero, Renato& Gandino, Filippo& Montrucchio, Bartolomeo& Rebaudengo, Maurizio. 2018. Nonlinear Predictive Threshold Model for Real-Time Abnormal Gait Detection. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187310
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hemmatpour, Masoud…[et al.]. Nonlinear Predictive Threshold Model for Real-Time Abnormal Gait Detection. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187310
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hemmatpour, Masoud& Ferrero, Renato& Gandino, Filippo& Montrucchio, Bartolomeo& Rebaudengo, Maurizio. Nonlinear Predictive Threshold Model for Real-Time Abnormal Gait Detection. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187310
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187310
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر