Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Application of Linearization and Approximation01:29

Application of Linearization and Approximation

193
A drone flying through complex terrain often relies on more than one sensing method to estimate small changes in altitude. Along with direct measurements, air pressure provides a useful indirect indicator of vertical movement. Atmospheric pressure decreases as altitude increases, and this relationship is commonly described using an exponential model. Although accurate, converting pressure measurements into altitude values requires calculations that are too complex to perform repeatedly during...
193

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Multimodal Neuromorphic Sensory Device for Intelligent Perception.

ACS applied materials & interfaces·2026
Same author

Use of computer-assisted tomography for diagnosis and standing surgical reduction of progressive ethmoidal hematoma in a mare.

The Canadian veterinary journal = La revue veterinaire canadienne·2026
Same author

Biomechanical benefits of hip protectors and compliant flooring for hip fracture prevention: A systematic and quantitative analysis.

Clinical biomechanics (Bristol, Avon)·2026
Same author

Evaluation of mixed response in tumor size and survival in patients with rare cancers treated with dual checkpoint inhibitor therapy (DART SWOG S1609).

Journal for immunotherapy of cancer·2026
Same author

QVT score, a radiomic biomarker of vascular complexity, enables prognostication and monitoring of NSCLC immunotherapy.

Journal for immunotherapy of cancer·2026
Same author

Evaluation of computed tomographic anatomy of the foot in Jeju horses.

Journal of veterinary science·2026

関連する実験動画

Updated: May 5, 2026

Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis
07:24

Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis

Published on: August 8, 2019

6.8K

IMUベースの歩行データを用いて,落ちるリスクの分類のための最適な分類器とセンサーの配置を特定する.

Junwoo Park1, Kitaek Lim1, Seyoung Lee1

  • 1Injury Prevention and Biomechanics Laboratory, Department of Physical Therapy, Yonsei University, Wonju, Gangwon-do, South Korea.

Gait & posture
|August 23, 2025
PubMed
まとめ

慣性測定ユニット (IMU) のセンサーを足下部に最適な位置に置くことで,高齢者の転倒リスク分類の正確性が著しく向上します. この発見により 最良のIMUセンサー戦略を特定することで 落下防止技術が進歩しました

キーワード:
分類について落下リスクフォールス歩き方慣性センサー

さらに関連する動画

Design and Analysis for Fall Detection System Simplification
08:05

Design and Analysis for Fall Detection System Simplification

Published on: April 6, 2020

10.8K
Author Spotlight: Innovations in iTUG Test for Enhanced Risk Assessment and Cognitive Insights
05:26

Author Spotlight: Innovations in iTUG Test for Enhanced Risk Assessment and Cognitive Insights

Published on: October 25, 2024

1.2K

関連する実験動画

Last Updated: May 5, 2026

Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis
07:24

Home-Based Monitor for Gait and Activity Analysis

Published on: August 8, 2019

6.8K
Design and Analysis for Fall Detection System Simplification
08:05

Design and Analysis for Fall Detection System Simplification

Published on: April 6, 2020

10.8K
Author Spotlight: Innovations in iTUG Test for Enhanced Risk Assessment and Cognitive Insights
05:26

Author Spotlight: Innovations in iTUG Test for Enhanced Risk Assessment and Cognitive Insights

Published on: October 25, 2024

1.2K

科学分野:

  • バイオメディカルエンジニアリング
  • ゲロントロジー
  • リハビリテーション科学

背景:

  • 高齢者の転倒リスクの評価は予防に不可欠です.
  • 慣性測定単位 (IMU) を用いた歩行分析は,落下リスクを分類するのに有望である.
  • 最適なIMUセンサーの配置と落下リスクの分類アルゴリズムはまだ十分に研究されていない.

研究 の 目的:

  • 歩行中の落下リスク分類の精度を最大化するために,IMUセンサーの最適な配置戦略を決定する.
  • IMUデータを用いて様々な機械学習アルゴリズムの性能を比較する.

主な方法:

  • 93人の高齢者は,落下リスク (低いか高いか) を評価した.
  • 10mの散歩中に様々な身体部位に配置された10のIMUを使用して運動データを収集しました.
  • 抽出した特徴には,線形加速と角速度の平均と分散が含まれています.
  • サポートベクトルマシン (SVM),決定ツリー (DT),ランダムフォレスト (RF),K-Nearest Neighbors (KNN),XGBoost,およびLightGBMの分類器が評価されました.

主要な成果:

  • センサーの配置は,分類性能に重大な影響を及ぼした (p < 0.001).
  • 最適なセンサーの配置は下肢で 最高の精度を達成しました
  • 左足下部センサーを使用したSVM分類器は90.1%の精度,95.7%の感度,84.1%の特異性を達成しました.
  • 分類アルゴリズムやセンサーの位置との相互作用について,有意な影響は認められなかった (p > 0. 05).

結論:

  • IMUセンサーの配置は,落下リスク分類の正確性にとって重要な要素です.
  • IMUセンサーを足下部に配置すると,落下リスクの評価に最も高い精度が得られます.
  • 高齢者の転倒防止のための先進的な技術を開発するための貴重な洞察を提供しています.