この記事で取り扱う論文

タイトル：Smart Care Using a DNN-Based Approach for Activities of Daily Living (ADL) Recognition
掲載ジャーナル：Appl. Sci. 2021, 11, 10.
著者：Muchun Su 1 , Diana Wahyu Hayati 2 , Shaowu Tseng 1 , Jiehhaur Chen 2,3,* and Hsihsien Wei 4
DOI
掲載日：2020年12月

機械学習で高齢者の日常生活動作を認識

自立して生活する高齢者のヘルスケアは、これまで以上に重要になっています。高齢者の日常生活動作（ADL）を自動で認識することは、高齢者が直面するヘルスケアの課題を効率的に解決するための第一歩となります。

ADLには、通常、食事、体位変換、移動、入浴、着衣などの通常の動作が含まれており、バーゼルインデックス、カッツインデックスなどの尺度で評価され、特にバーゼルインデックスは在宅ケアの評価基準として一般的に使用されています。

動作認識は、今日では一般的な技術となり、ゲーム、対話型コンピュータ・ヒューマン・インターフェース、医療分野で活用されています。ADLの認識においては、最近の研究では、機械学習を中心とした技術に注力されており、認識精度の向上にはADL のデータ処理が重要であることが示されています。

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今回は、「立つ」「曲げる」「しゃがむ」「座る」「食べる」「片手を上げる」「手を上げる」「座る＋飲む」「立つ＋飲む」「転倒」といった10種類のADLを機械学習を用いて認識しようと試みた研究を紹介したいと思います。

10種類の日常生活動作を認識

研究を行ったのは、台湾National Central UniversityのMuchunらのグループです。