최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교병원 |
---|---|
연구책임자 | 박은희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100017694 |
과제고유번호 | 1711114371 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-02-19 |
키워드 | 낙상 예방.고령.영상.행동 인식.인공지능.Fall prevention.Elderly.Vision.Action recognition.Artificial intelligence. |
연구개요
병원에 입원한 고령 환자들은 근력 저하, 이동능력 저하, 균형감각 저하로 대부분 타인의 도움 하에 이동을 하게 되는데, 타인의 도움이 필요한 환자들이 혼자서 움직이려고 할 때 낙상의 위험성이 높아짐. 따라서 고령 환자들이 혼자 이동을 시도할 때 나타나는 낙상 위험 행동들을 ‘낙상 전 행동(pre-fall activity)’으로 정의하고, 재활치료 동영상 데이터베이스를 활용하여 낙상 전 행동을 3D convolutional neural network를 통해 학습하고 이를 통해 낙상 저위험, 고위험 여부를 예측하는 기술을
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.