講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-05 14:50
[オンライン] デュアルタスク歩行解析に基づく高齢者の認知機能スコア推定 ○松浦 拓・大倉史生・槇原 靖・周 成菊・青木工太(阪大)・満上育久(広島市大)・八木康史(阪大) HCS2019-99 |
抄録 |
(和) |
Mini-Mental State Examination(MMSE)などの紙ベースの認知症スクリーニングテストは低コストで実施できる一方,問題が固定されているなどの理由により日常的な計測に向かない.従来研究より,複数のタスクを同時に行うことは認知症の検出に有効であることが報告されている.そこで本研究では日常的にデュアルタスクを行い,高齢者の歩行の様子を分析するシステムを開発した.本システムを15の高齢者施設に常設し,500人以上の高齢者から30,000以上の体験データを収集している.収集されたデュアルタスクデータから認知症に関連する12種類の特徴を算出し,機械学習を用いてMMSEスコアの推定実験を行った.3施設から得られたデータを用いた結果,MMSEスコア27点未満の再現率と特異度の和は1.7を超える推定精度が得られた. |
(英) |
Paper-based exams for dementia screening such as Mini-Mental State Examination (MMSE) are not suitable for daily inspection. As previous studies have shown that performing multiple tasks simultaneously is effective in detecting dementia, we developed a system to analyze the gait of elderly people while performing dual tasks in a daily manner. Our system has been installed in 15 elderly facilities and more than 30,000 data are collected from more than 500 elderly people. To investigate the relationship between dual-task gait and the traditional cognitive score, we extracted 12 features related to dual-task gait and estimated the MMSE score using a machine learning method. Using data from three facilities, the sum of recall and specificity for the detection of persons with lower MMSE scores (less than 27 points) was more than 1.7. |
キーワード |
(和) |
認知症 / デュアルタスク / 機械学習 / / / / / |
(英) |
Dementia / Dual-task / Machine learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 447, HCS2019-99, pp. 83-88, 2020年3月. |
資料番号 |
HCS2019-99 |
発行日 |
2020-02-26 (HCS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
HCS2019-99 |