@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225982,
 author = {中村, 朱里 and 青木, 工太 and 槇原, 靖 and 八木, 康史},
 issue = {38},
 month = {May},
 note = {高齢化が進んだ社会では，介護労働力不足や医療費の逼迫など介護が抱える問題が増加している．この問題を解決する方法の一つとして，健康寿命の延伸が重要になる．高齢者にとって介護が必要になる主な原因に認知症や骨折・転倒がある．それらのハイリスクを早期に発見し，認知症の進行を遅らせたり高齢者自身に運動機能の改善を促すことは，要介護状態になることを予防し，認知症や転倒，骨折による介護負担の増加を抑制することにつながる．本研究では，多変量時系列データとして表現される足踏み運動中の振る舞いから，転倒リスクを推定する手法を提案する．足踏み運動は下肢筋力やバランス能力に関連し，日常的な運動として取り入れやすい．70 歳以上の高齢者約300名を対象として足踏み運動を行ってもらい，その運動中の動作を 3 次元関節座標値の時系列データとして収集した．また，転倒リスクを定量的に評価するため，開眼片足立ち，握力検査，Timed Up and Go (TUG) テストを行った．収集したデータを使って足踏み動作について転倒リスクが高いか低いかの 2 値分類の学習をおこない，そこで得られたモデルの精度を検証した．全てのデータにについて層化グループ k 分割交差検証を行い，その感度と特異度で評価した．},
 title = {多変量時系列データの識別による足踏み動作からの転倒リスク推定},
 year = {2023}
}