Differentiating assisted and unassisted bed exits using ultrasonic sensor
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring bed exits is critical for establishing the mobility trend of a person. Sensors such as pressure sensitive mats have been used to monitor symmetry and timing of a sit to stand transfer to establish a mobility trend. In an uncontrolled setting, the timing and symmetry measurements for sit-to-stand transfers may be affected by friends, family and caregivers providing assistance during such transfer. It is of significant importance to differentiate assisted and unassisted transfers in order to accurately establish a mobility trend. This paper will use unobtrusive ultrasound sensors in order to monitor the presence of another person during the sit-to-stand transition. This paper will examine different sensor placements in order to optimize the detection area and minimize the undetected cases. A lab simulation was performed in a controlled setting comparing the different configurations. The optimal solution was verified in a hospital setting to maximize the detection of assisted vs. unassisted transfers. The results show an 86.2% coverage of the hospital room and an 80% successful detection rate of a third party. This allows for detection of assisted sit-to-stand transfer if the third party is present within this coverage area. We also demonstrate how passive infrared sensors (PIR) can be integrated in the proposed system to enhance room entry and exit detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».