|
歩容変化により転倒発生の兆候をとらえることを着想し，ニューラルネットワークで歩容変化を検出する方法を開発し，教師無し学習による歩行パターン分類の実現可能性，歩容変化の要因の分類可能性を示す結果を得た．また，転倒リスク評価には複数の指標を使用する必要があることを確認し，転倒に関わる歩容変化の要因の指標算出のため，慣性センサを利用し，歩行立脚初期の足部異常運動の検出・評価法，ストライド長と歩行速度の自動推定法，歩行事象タイミングの自動検出法，歩行時のバランス評価のための身体重心位置推定法の構築を行った．さらに，健常者で総睡眠時間とふらつき感との間に相関がみられ，総睡眠時間の利用可能性を確認した．
|
