在一項研究中,研究人員使用微軟Xbox 360的動態感應攝影機Kinect來監測位在密蘇里州哥倫比亞市的獨立生活社群TigerPlace之中,病患的行為與例行改變。
在第二項研究中,一套跌倒偵測系統使用都卜勒(Doppler)雷達,來辨識可能增高跌倒風險的走路、彎腰與其他身體動作的變更。
研究人員表示,「不同的身體部位會在都卜勒雷達上產生獨特的影像或'痕跡(signatures)'。由於跌倒結合了一連串的身體部位動作,該雷達系統可以根據獨特的’痕跡’辨識出跌倒動作。」
密蘇里哥倫比亞大學工程學院的電子與電腦工程教授Marjorie Skubic表示,「對感應器做改變可以用來偵測早期病症與功能衰退。步態分析提供了評估跌倒風險的方法,它是健康改變的一項指標。健康改變的早期偵測有助於早期治療,使人能更健康。」
兩套動態感應系統都提供了偵測走路與其他動作的資訊。電腦網路與無線技術則會在病患需要輔助或醫療介入時,自動傳送資料給臨床醫生。
由於許多老年人一年只接受一次步態分析與跌倒風險評估,有些甚至沒有,因此研究人員的目標是在家提供每天的持續評估,使得每項早期的變更都能被偵測。這些變更可能是走路速度改變、步調不一致如瘸腿、步伐長度改變等。
MU Researchers Use New Video Gaming Technology to Detect Illness, Prevent Falls in Older Adults from MU News Bureau on Vimeo.
ZDNet Taiwan 2011/09/14 T.I.M
相關連結
- MU Researchers Use New Video Gaming Technology to Detect Illness, Prevent Falls in Older Adults (Missouri University)
- Center for Eldercare and Rehabilitation Technology (Missouri University)
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