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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-11 11:40 簡易な加速度センサで計測した歩行データがフレイル症状分類器の性能に与える影響に関する研究 ○千野 匠・香山瑞恵・立花柾樹・脇谷大志・舘 伸幸（信州大）・永井 孝（ものつくり大）  MBE2023-71 |
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| 抄録 | （和） | 本研究の目的は，簡便な加速度センサで計測された歩行データから得られる歩行特徴によるフレイル症状の検出の可能性を検討することである。一般的に，フレイル症状の評価には歩行速度などが利用される．それに対して，本研究では歩行の時系列的な特徴を活用してフレイル症状の予測を試みる．本稿では，歩行の時系列的な特徴と認知機能検査の結果を組み合わせた分類木について考察する．歩行速度に基づく分類木と本研究で構築する分類木の性能を比較することにより，フレイル症状の分類に強く寄与する歩行特徴を具体化した成果を報告する． |
| （英） | The purpose of this study is to explore the possibility of preventing frailty symptoms through gait characteristics computed from gait data measured by a simple accelerometer. In general, gait speed is used to assess frailty symptoms. In contrast, this study attempts to predict frailty symptoms based on the temporal features of gait. In this paper, we describe in detail a classification tree that combines the temporal features of human gait and cognitive function features. By comparing the performance of the gait speed-based classification tree and the classification tree constructed in this study, we report the results of identifying gait features that strongly contribute to the classification of frailty symptoms. |
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| キーワード | （和） | フレイル / 加速度センサ / 歩行 / 認知能力 / 機械学習 / / / |
| （英） | Frailty / Accelerometer / Walking / MMSE / Machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 417, MBE2023-71, pp. 13-18, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MBE2023-71 | |
| 発行日 | 2024-03-04 (MBE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2023-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2024-03-11 - 2024-03-12 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2024-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 簡易な加速度センサで計測した歩行データがフレイル症状分類器の性能に与える影響に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Basic Consideration for the Effect of Gait Data Measured by a Simple Accelerometer on the Performance of Frailty Symptom Classifiers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フレイル / Frailty |
| キーワード(2)（和/英） | 加速度センサ / Accelerometer |
| キーワード(3)（和/英） | 歩行 / Walking |
| キーワード(4)（和/英） | 認知能力 / MMSE |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 千野 匠 / Takumi Chino / チノ タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学大学院総合理工学研究科 (略称： 信州大) Graduate School of Science & Technology, Shinshu Univercity (略称： Shinshu Grad school) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 香山 瑞恵 / Mizue Kayama / カヤマ ミズエ |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立花 柾樹 / Masaki Tachibana / タチバナ マサキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 信州大学大学院総合理工学研究科 (略称： 信州大) Graduate School of Science & Technology, Shinshu Univercity (略称： Shinshu Grad school) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 脇谷 大志 / Taishi Wakitani / ワキタニ タイシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 舘 伸幸 / Nobuyuki Tachi / タチ ノブユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永井 孝 / Takashi Nagai / ナガイ タカシ |
| 第6著者 所属（和/英） | ものつくり大学 (略称： ものつくり大) Institute of Technologists (略称： Inst of Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-11 11:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2023-71 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-04 (MBE) |
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