Étape 1 :
Chaque année, plusieurs milliers de personnes âgées expérience avec chute accident. Tomber est alors un problème principal concernant la salubrité des anciens. Cet article tente de trouver un algorithme simple pour détecter une chute. Avec moins de calcul, l’appareil peut rapidement faire la distinction entre une chute et une activité normale de la vie quotidienne (AVQ). Comme la technologie smartphone est actuellement à l’avance très, il comprend plusieurs capteurs pour venir le long. Les capteurs de construction dans le smartphone sont très utiles dans tous les domaines des mesures même en ingénierie médicale. L’accéléromètre triaxial est un capteur disponible sur smartphone et une application consiste à utiliser pour la détection de chute. De l’étude, l’algorithme simple peut être appliqué pour la détection de chute en observant tout changement de x, y ou z-accélération 10g dans l’obtention de LDC en termes couchée limitée dans le temps. Les avantages de l’utilisation du smartphone comme un détecteur de chute sont qu’il peut d’alarme ou de crier au secours. Il se fait aussi bon marché, largement utilisé et confortable à utiliser ou à monter.
Tomber de perception pour le soin des personnes âgées : un algorithme de détection de chute dans le système mHealth Wristlet Smart Z. Li; mHealth Lab., Univ. de Pékin, Pékin, Chine ; A. Huang ; W. Xu ; W. Hu Mobile santé (mHealth) devrait jouer un rôle particulier dans la prestation des soins future et aujourd'hui. Basé sur cette tendance, nous concevoir un système de mHealth de bracelet Smart avec interface mobile. Le bracelet Smart conçu est dédié à offrir en temps réel alerte-emploi pour les personnes âgée chute, qui est le plus important où le vieillissement de la population est de. Dans le système de mHealth Wristlet intelligent, détection de chute est le « goulot d’étranglement » de l’exploitation du système. Pour supprimer ce goulot d’étranglement loin, nous proposons une solution de perception de chute pour les soins aux personnes âgées. Dans cette proposition, nous avons résumé et construire des caractéristiques axées sur la primitive de données brutes recueillies par le système mHealth Wristlet Smart, dans lequel les caractéristiques plus précieux peuvent être sélectionnées en utilisant une métrique de TF-IDF (terme fréquence-Inverse Document Frequency). En réalité, ces fonctions sélectionnées sont les plus efficaces effectuer la détection de chute. Notre système de tests et d’essais cliniques démontrent que cette proposition est admissible transformer le système de mHealth Wristlet Smart en une vraie solution pour les soins aux personnes âgées. Les résultats montrent que la précision de la reconnaissance et le rappel peuvent atteindre 93 % et 88 %, respectivement. Par rapport aux solutions existantes, le gain de notre proposition est une méthode de prévention efficace pour les personnes âgée automne et peut économiser plus de 800 millions de dollars par an au niveau socio-économique d’aujourd'hui. 8. algorithme de détection automne à système de capteur multistate efficace d’énergie G. Korats ; Ventspils Univ. Coll., Ventspils, Lettonie ; J. Hofmanis ; A. Skorodumovs ; E. des problèmes de santé Avots pour les personnes âgées peuvent entraîner des blessures différentes obtenues lors des activités simples de la vie quotidienne (AVQ). Potentiellement les plus dangereux sont les chutes accidentelles qui peuvent être critiques voire même mortel pour certains patients en raison du risque de blessures lourdes. Plusieurs systèmes de détection de chute sont proposées mais seulement récemment des systèmes de santé sont devenus disponibles. Néanmoins la conception du capteur, précision ainsi que l’efficacité de la consommation énergétique peut être améliorée. Dans cet article, nous présentons un système de capteur haut rendement énergétique unique accéléromètre 3 axes. Économie d’énergie est obtenue par traitement de l’événement sélectif déclenchée par la procédure de détection de chute. Les résultats dans nos simulations montrent 100 % de précision lorsque les paramètres de seuil sont choisis correctement. Consommation d’énergie estimée semble prolonger l’autonomie de manière significative.
