A Real-Time Patient Monitoring Framework for Fall Detection
المؤلفون المشاركون
Ajerla, Dharmitha
Mahfuz, Sazia
Zulkernine, Farhana
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-09-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Fall detection is a major problem in the healthcare department.
Elderly people are more prone to fall than others.
There are more than 50% of injury-related hospitalizations in people aged over 65.
Commercial fall detection devices are expensive and charge a monthly fee for their services.
A more affordable and adaptable system is necessary for retirement homes and clinics to build a smart city powered by IoT and artificial intelligence.
An effective fall detection system would detect a fall and send an alarm to the appropriate authorities.
We propose a framework that uses edge computing where instead of sending data to the cloud, wearable devices send data to a nearby edge device like a laptop or mobile device for real-time analysis.
We use cheap wearable sensor devices from MbientLab, an open source streaming engine called Apache Flink for streaming data analytics, and a long short-term memory (LSTM) network model for fall classification.
The model is trained using a published dataset called “MobiAct.” Using the trained model, we analyse optimal sampling rates, sensor placement, and multistream data correction.
Our edge computing framework can perform real-time streaming data analytics to detect falls with an accuracy of 95.8%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ajerla, Dharmitha& Mahfuz, Sazia& Zulkernine, Farhana. 2019. A Real-Time Patient Monitoring Framework for Fall Detection. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212328
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ajerla, Dharmitha…[et al.]. A Real-Time Patient Monitoring Framework for Fall Detection. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212328
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ajerla, Dharmitha& Mahfuz, Sazia& Zulkernine, Farhana. A Real-Time Patient Monitoring Framework for Fall Detection. Wireless Communications and Mobile Computing. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212328
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212328
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