CareLit Fachartikel

Erkennung und Klassifikation von Haltungsund Gangmustern am Rollator durch Abstandsmessungen – ein Vergleich zwischen klinischer Beurteilung und maschineller Klassifikation

Mandel, C.; Choudhury, A.; Hochbaum, K.; Autexier, S.; Budelmann, J. · Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie · 2019 · Heft 4 · S. 129 bis 137

Dokument
347550
CareLit-ID
Jahr
2019
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie
Autor:innen
Mandel, C.; Choudhury, A.; Hochbaum, K.; Autexier, S.; Budelmann, J.
Ausgabe
Heft 4 / 2019
Jahrgang 52
Seiten
129 bis 137
Erschienen: 2019-04-17 04:57:18
ISSN
1435-1269
DOI
10.1007/s00391-019-01544-0

Zusammenfassung

Der Fachtext behandelt die Erkennung und Klassifikation von Haltungs- und Gangmustern bei Rollator-Nutzern durch Abstandsmessungen. Ziel der Studie ist es, die Effektivität maschineller Klassifikationsmethoden im Vergleich zur klinischen Beurteilung zu untersuchen. Dabei werden verschiedene Algorithmen zur Analyse der Bewegungsdaten eingesetzt, um Muster zu identifizieren, die auf die Nutzung des Rollators hinweisen. Die Ergebnisse zeigen, dass maschinelle Verfahren in der Lage sind, präzise Klassifikationen vorzunehmen, die mit den Einschätzungen von Fachkräften übereinstimmen. Dies könnte

Schlagworte

Haltungsanalyse Gangmuster Rollator Abstandsmessung klinische Beurteilung maschinelle Klassifikation Posture Gait Walking Aids Machine Learning Clinical Assessment Distance Measurement Zeitschrift für Gerontologie und Geriatrie