Predicting a Fall Based on Gait Anomaly Detection: A Comparative Study of Wrist-Worn Three-Axis and Mobile Phone-Based Accelerometer Sensors.

Kocuvan, Primoz; Hrastic, Aleksander; Kareska, Andrea; Gams, Matjaz

Kocuvan, Primoz; Hrastic, Aleksander; Kareska, Andrea; Gams, Matjaz.

Afiliação

Kocuvan P; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Hrastic A; Faculty of Electrical Engineering (FE), 1000 Ljubljana, Slovenia.
Kareska A; Faculty of Veterinary Medicine, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Gams M; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.

Sensors (Basel) ; 23(19)2023 Oct 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37837123

Assuntos

Acelerometria; Punho; Humanos; Idoso; Acelerometria/métodos; Algoritmos; Smartphone; Marcha; Acidentes por Quedas/prevenção & controle

Palavras-chave

PCA; accelerometer features; ambient intelligence; elderly people; gait abnormalities; personalized; predicting falls; supervised learning; t-SNE; three-axis accelerometer

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Punho / Acelerometria Limite: Aged / Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Eslovênia

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