AI影像辨識技術於日間照顧中心之應用－先導型研究

Chien-Hua Huang; Tien-Lung Sun

doi:10.6317/LTC.202212_25(1).0001

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doi:DOI 号

来源数据

P1 - 13

医药卫生 > 预防保健与卫生学
医药卫生 > 社会医学

DOI： 10.6317/LTC

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AI影像辨识技术於日间照顾中心之应用－先导型研究

AI Technology Based on Image Recognition Applied to Day Care Center-A Pilot Study

黄建华(Chien-Hua Huang) ；孙天龙(Tien-Lung Sun)

长期照护杂志； 25 卷 1 期 (2022 / 12 / 01) ， P1 - 13

英文 DOI： 10.6317/LTC.202212_25(1).0001

失能长者；伸手取物动作；类神经网路； disabled elders ； forward reach ； Neural Network

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摘要 │ 参考文献 (22) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Background: The day care center is a good choice for disabled elders in Taiwan. The application of smart technology to the long-term care field in the community can reduce the loading of caregivers. Purpose: This study collected images of the subject which was doing forward reach movement. The purpose is to confirm whether the AI can correctly classify the subjects' balance movements as normal or abnormal based on image recognition technology. Method: The experiment was carried out in a day care center. A total of 16 cases were received, of which 6 were marked as abnormal, and the rest were marked as normal. Then we used data mining and visual analysis software to analyze the image data, embed, build classification models and predicted results. Results: The Neural Network classifier had the best classification accuracy, with an accuracy rate of 0.938. The next best classifier was Logistic Regression with an accuracy of 0.875, the Fandom Forest algorithm had a classification accuracy of 0.750, and the Support Vector Machine had a classification accuracy of 0.625, the lowest among the four classifiers. Conclusion: The results of this pilot study found that Neural Network classification has the highest classification accuracy, followed by Logistic Regression. The study also found that the image shooting angle and distance may affect the classification accuracy. As images of only 16 subjects were collected, the results are only for the researcher's self-reference and details that must be considered in the experimental design in planning future studies.

参考文献 ( 22 ) 〈TOP〉

Aruin, A. S.,Nicholas, J. J.,Latash, M. L.(1997).Anticipatory postural adjustments during standing in below-the-knee amputees.Clinical Biomechanics,12(1),52-59.
Berg, K. O.,Wood-Dauphinee, S. L.,Williams, J. I.,Maki, B.(1992).Measuring balance in the elderly: Validation of an instrument.Canadian Journal of Public Health,83
Bleuse, S.,Cassim, F.,Blatt, J. L.,Labyt, E.,Bourriez, J. L.,Derambure, P.,Destée, A,Defebvre, L.(2008).Anticipatory postural adjustments associated with arm movement in Parkinson’s disease: a biomechanical analysis.Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry,79(8),881-887.
Bussey, M. D.,Aldabe, D.,Shemmell, J.,Jowett, T.(2020).Anticipatory postural control differs between low back pain and pelvic girdle pain patients in the absence of visual feedback.Human Movement Science,69,102529.
Chou, C. Y.,Chien, C. W.,Hsueh, I. P.,Sheu, C. F.,Wang, C. H.,Hsieh, C. L.(2006).Developing a Short Form of the Berg Balance Scale for people with stroke.Physical Therapy,86(2),195-204.

国际计量

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