高齢者の転倒は、死亡や寝たきりにもつながる問題で、
身体機能の計測や質問票などが実施されているものの、
転倒を引き起こす要因を特定する方法
実現できていないそうです。
東北大学の研究グループは、転倒リスクが
高い・低いといった分類ではとらえきれない、身体機能の
微妙な違いや、個人によって異なる転倒リスクの要因を
特定する方法を開発するため、高齢者グループを異なる
歩行特徴をもつグループに分類し、機械学習モデルで
歩行表現型の転倒リスクの要因を特定する方法を構築。
この機械学習モデルで、65歳以上の高齢者146名から
取得した足部装着型慣性センサの波形データを含む
公開データセットを利用して分析。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
慣性センサ信号を利用した歩行表現型解析法の開発 ―… | プレスリリース・研究成果 | 東北大学 -TOHOKU UNIVERSITY-
【本学研究者情報】 〇医工学研究科 教授 渡邉高志研究室ウェブサイト 【発表のポイント】 足部に装着した慣性センサ（注１）の信号から、個人の歩行を異なる特徴のグループ（歩行表現型）に分類する方法を開発…
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