A flexible routing scheme for patients with topographical disorientation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with topographical disorientation have difficulty navigating through indoor environments. Recent literature has suggested that ambient intelligence technologies may provide patients with navigational assistance through auditory or graphical instructions delivered via embedded devices. METHOD: We describe an automatic routing engine for such an ambient intelligence system. The method routes patients with topographical disorientation through indoor environments by repeatedly computing the route of minimal cost from the current location of the patient to a specified destination. The cost of a given path not only reflects the physical distance between end points, but also incorporates individual patient abilities, the presence of mobility-impeding physical barriers within a building and the dynamic nature of the indoor environment. We demonstrate the method by routing simulated patients with either topographical disorientation or physical disabilities. Additionally, we exemplify the ability to route a patient from source to destination while taking into account changes to the building interior. RESULTS: When compared to a random walk, the proposed routing scheme offers potential cost-savings even when the patient follows only a subset of instructions. CONCLUSION: The routing method presented reduces the navigational effort for patients with topographical disorientation in indoor environments, accounting for physical abilities of the patient, environmental barriers and dynamic building changes. The routing algorithm and database proposed could be integrated into wearable and mobile platforms within the context of an ambient intelligence solution.
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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 ».