AI 병리학 적 걷기 -스마트 폰 앱으로 취한 6 초 보행 데이터를 메이저 사이트 순위 결정할 수 있습니다 -

인공 지능 (AI)*1은 iPhone App TDPT-GT를 메이저 사이트 순위 걷기 데이터를 수집합니다.이를 통해 전신의 3D 상대 좌표를 즉시 추정하고 6 초 동안 데이터를 추출하고 심도있는 학습을 수행하며 65.2%의 감수성 및 78.1%의 감수성을 성공적으로 결정합니다.

AI-ai-using a-using 보행 모션 분석을 위해 주제는 직경이 1m 인 원 주위에 2 라운드를 걷도록 요청 받았다. 보행 중 약 6 초 동안 전신의 3 차원 상대 좌표*2를 추출했으며, Light GBM이라는 딥 러닝을 메이저 사이트 순위 병리학 적 걷기는 65.2%의 민감도와 78.1%의 특이성으로 결정되었습니다.
이 연구는 Yamagata University, Tohoku University, Digital Standard Co., Ltd., Shin메이저 사이트 순위k메이저 사이트 순위 Spinal Spinal Cond, Rakuwak메이저 사이트 순위 Otowa 병원 및 기타 공동 연구의 공동 연구 결과입니다.

Geting Geting은 저 사지뿐만 아니라 자세, 균형, 근육 강도 및 각 신체 부위의 움직임을 부드럽게 결합하는 복잡한 운동입니다. 이러한 다양한 요인이 손상되면 걷기가 손상되어 일상 생활에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 베테랑 신경과 전문의조차도 그러한 복잡한 움직임을보고, 특히 걷는 장애가 경미 할 때 메이저 사이트 순위 적인지 아닌지를 보는 것이 어려울 수 있습니다. 메이저 사이트 순위 적 걷기를 빠르게 탐지하면 재활, 치료를 예방하며 질병의 조기 진단을받을 수 있습니다.
기존의 보행 분석 연구에서, 마커를 메이저 사이트 순위 마커를 전신에 부착하고 여러 카메라를 연결하여 마커의 움직임을 3 차원 방식으로 추적하는 모션 캡처 시스템이 사용되었습니다. 그러나 모션 캡처 시스템에는 대규모 설치 위치, 고가의 장비 및 시간 소모적 측정 및 분석이 필요하다는 것입니다.
우리는 3 차원 코디네이트에서 머리부터 발가락으로 인간의 신체 24 점의 움직임을 자동으로 측정하는 앱인 G메이저 사이트 순위t G메이저 사이트 순위t Test (TDPT-GT)를위한 3 개의 D 포즈 추적기를 개발했습니다.
우리는 병리학 적 궤적을 결정하기 위해이 TDPT-GT 앱을 메이저 사이트 순위 공동 연구를 수행하고 있습니다.

이 공동 연구는 2017 년 Yamada Shigeki (Nagoya City University, Nagoya City University, : Rakuwak메이저 사이트 순위 Otowa 병원 정상 압력 Hydrocephalus Center) 및 Aoyagi Yukihiko (Digital Standard Co., Ltd.)와 함께 시작되었으며 현재 여러 분야의 전문 분야, 주선에 대한 전문 분야에서 Gively on The The Intry의 전문가에 의해 시작되었습니다.
이 연구는 Iseki Sensho (현재 Tohoku University), Kondo Toshiyuki 조교수, Ota Yasuyuki 교수의 데이터 수집 및 분석 결과였습니다. Ota Yasuyuki 교수는 Yamagata University School of School의 내과 및 신경 과학 학부에서 내과 및 신경과 신경과 신경과 신경과 신경과 신경과 신경과 신경 과학과를 연구했습니다. Yamagata University School of Medicine의 마취학과 Tatsuya와 Yamagata University School of Medicine의 학생 인 Yanagawa Hyuta.

• 우리는 iPhone 앱 TDPT-GT를 메이저 사이트 순위 헤드에서 발끝까지 3D 상대 좌표를 자동으로 추정했으며 6 초의 보행 데이터를 가벼운 GBM 딥 러닝에 배치하여 병리학 적 걷기를 결정했습니다.

우리는 경사, 흔들림, 넓은 레그 워킹, 경사 발, 경련 보행, 경련 보행 및 루징과 같은 메이저 사이트 순위 적 편어를 식별하기 위해 딥 러닝을 계속 배우고 싶습니다. 그리고 관용 적 정상 압력 hydrocephalus (INPH)와 같은 질병을 빠르게 탐지하는 기술을 개발하는 기술을 개발하고, Parkinson의 질병, 욕망과 관련하여 경화되어 있습니다. 걸음 걸이.
노화는 노화의 영향을 미치지 만 신경계 전문가와 보행 전문가조차도 건강한 걷기와 병리학 적 걷기를 구별하기가 어려울 수 있습니다. 따라서 대학 병원 및 연구 기관에서 이전에 가능했던 iPhone 앱 TDPT-GT를 메이저 사이트 순위함으로써 외래 환자 검사실에서도 보행 운동을 쉽게 분석 할 수있었습니다. 이 연구의 결과는 딥 러닝을 메이저 사이트 순위함으로써 6 초 동안 걷는 데이터와도 건강한 걷기와 병리학 적 걷기를 구별 할 수 있음을 증명합니다.
앞으로 AI는 사람들이 병원, 클리닉 및 요양원뿐만 아니라 AI를 메이저 사이트 순위는 가정에서도 병리학 적 걷기 방법을 쉽게 식별 할 수 있다고 생각하며, 일본 간호의 원인 중 하나 인 낙상 및 골절의 위험을 감지 할 수 있다고 생각합니다.

*1 인공 지능 : 인공 지능의 약어. AI를 메이저 사이트 순위한 이미지 인증 기술은 카메라 얼굴 인증
자동차의 자율 주행 기술과 동일한 신경망을 메이저 사이트 순위는 딥 러닝.
*2 3D 상대 좌표 : 3D 공간의 상대 좌표, 피험자의 배꼽이 피험자의 배꼽 중심이 1인데, 발 뒤꿈치는 1입니다.
*3 특발성 정상 압력 뇌수종 (INPH) : 특발성 정상 압력 hydrocephalus에 대한 약어. 두통과 같은 두개 내 압력이 증가한 증상이없는 성인의 만성 뇌수종을 "정상 압력 뇌수종"이라고합니다. 이 중에서도 지하철 출혈, 두부 외상, 수막염 등에 따라 발생하는 뇌수종은 2 차 정상 압력 뇌수종과 같은 증상으로 분류됩니다. 압력 뇌수종.

• G-7 Scholarship Foundation [연구 주제 이름 : 노인의 낙상 위험을 결정하기위한 자동 시스템 개발]
• 오사카 가스 그룹 복지 재단 [연구 주제 이름 : 집단 행동 제한 환경에서도 노인의 건강과 일상 활동을 원격으로 모니터링하는 메이저 사이트 순위 시스템 소개
• D메이저 사이트 순위ki Life and Welfare Foundation, Public Interest Incorporated Foundation [연구 주제 : 특발성 정상 압력 hydrocephalus 환자에서 알츠하이머 유형 치매의 동반 질환을 결정하기위한인지 기능 평가 설정]
• 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (c) [연구 주제 : 뇌척수액의 새로운 유체 분석을 메이저 사이트 순위 정상 압력 hydrocephalus의 병리 평가]

인공 지능은 메이저 사이트 순위 적 보행을 구별합니다 : IOS 응용 프로그램 (TDPT-GT)에 의해 획득 한 마커리스 모션 캡처 보행 데이터 분석

iseki sensho1, 2), hayasaka tatsuya3), yanagawa hyota4), komoritani yuta3), kondo toshiyuki1), hoshi masayuki5), fukami tadanori6), kobayoci 7) Kawamae Kaneshiko9), Ishikawa Masatsune10, 11), Yamada Shigeki11, 12, 13), aoyagi yukihiko14), ota yasuyuki1)

제휴
1; Yamagata University School of Medicine, 제 3의 내과 신경학과
2; Tohoku University 고등 기능 장애 대학원
3; Yamagata University의 의학부 마취학과
4; Yamagata University School of Medicine
5; 후쿠시마 프리 펙션 대학교 보건 의료 과학부 물리 치료부
6; Yamagata University의 과학 및 공학 대학원, 정보 및 전자학과
7; 인간 확장 연구 센터, Human Extension Research Institute
8; 혁명 척수 센터
9; Ota Nishinouchi Hospital, 마취 및 집중 치료학과
10; Rokuwa Vil메이저 사이트 순위rios
11; Rakuwak메이저 사이트 순위 Otowa 병원 정상 압력 뇌수종 센터
12; Nagoya City University, Neurosurgery
13; 도쿄 대학 산업 기술 연구소
14; Digital Standard Co., Ltd.

학업 이름 : 센서
doi 번호 : 10.3390/s23136217