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Corpus multimodal enregistré par des personnes ùgées à domicile et l'élaboration d'un IHM adapté
International audienceL'Ă©valuation de la fragilitĂ© physique chez les personnes ĂągĂ©es est primordiale pour Ă©valuer leur capacitĂ© Ă vivre en autonomie. Le systĂšme de monitoring prĂ©sentĂ© dans ce papier s'appuie sur cinq types de capteurs. Ces capteurs appartiennent Ă deux classes d'appareillage : installation et mobiles . Parmi ces capteurs: 1) capteurs infrarouges supervise les diffĂ©rents dĂ©placements du sujet, 2) la balance estime l'Ă©quilibre, 3)le dynamomĂštre mesure la prĂ©hensionpalmaire 4) les semelles connectĂ©es mesure de nombre de pas 5) le radar de marche mesure la distance parcourue Ă domicile et la vitesse de marcheĂ©galement. Le logiciel est dĂ©veloppĂ© sous Android pour rĂ©cupĂ©rer, envoyer et stocker des donnĂ©es sur un serveur distant. L'acceptabilitĂ© est Ă©valuĂ©e en premiĂšre phase en revanche l'acceptation est considĂ©rĂ©e en deuxiĂšme phase. Au cours de la premiĂšre phase, cinq personnes ĂągĂ©es ont Ă©tĂ© sĂ©lectionnĂ©es puis invitĂ©es Ă passer une journĂ©e au Living Lab afin dâadapter et amĂ©liorer le systĂšme notamment l'IHM. La deuxiĂšme phase consiste Ă installer le systĂšme Ă domicile. Parmi les rĂ©sultats de cette seconde phase figure la base de donnĂ©es multimodale. Les mĂ©decins ont accĂšs Ă la base de donnĂ©es via un site Web afin dâinterprĂ©ter les effets du traitement quâils ont prescri
DĂ©tection de la prĂ©sence humaine et Ă©valuation de la qualitĂ© du sommeil en Ă©tablissement dâhĂ©bergement pour personnes ĂągĂ©es dĂ©pendantes (EHPAD)
In France, in Europe and worldwide, the aging population is a reality. Some of these elderly people lose their autonomy as they are no longer able to manage alone the tasks of daily life. The societal issue is therefore to ensure a level of well-being and safety of these persons, consistent with changes in living standards, customs and modern habits. The research areas related to the problems of elderly people at home are showing great dynamism, while the nursing home, which remains the solution for cases of high dependence, is somewhat neglected. Nevertheless, staff shortages combined with rising costs and residentsâ demands offer an opportunity for innovative ICT-based solutions. The work presented here was performed, in the context of a CIFRE doctoral thesis, within the Legrand research team and at the physics and electronics department of Mines-Telecom SudParis at Evry. The subject and project aim was twofold: firstly, designing a new sensor which will be incorporated in the electrical installation of the patientâs living space, and secondly, a multi-sensor merger to monitor the activity of the resident in order to enable real-time reporting of situations requiring the caregiverâs intervention or to detect slow drifts whose interpretation will be the responsibility of the medical staff. The work carried out for the purpose of this thesis has been included partially in the FUI 14 project whose propose is precisely the âsupervision of residents in the nursing homeâ. The present paper is structured in such a way as to introduce the background of the work and the approach taken to perform it. The context and needs identified for monitoring of nursing home residents are also introduced. We begin by describing existing monitoring systems and the technical methods used to detect emergency situations. We end the first part (chapter 1) of this paper by specifying the major problem encountered when testing existing monitoring systems based on ambient sensors: namely how to detect the presence of an immobile and silent person in the room. Using an existing pyro-electric infrared sensors network installation in a nursing home, the next section proposes an original solution for detecting human presence in a room and also for differentiating between the presence of one and the presence of more than one person (chapter 2). Chapter 3 presents a new sensor integrated into the electrical installation of the patientâs living space. Here, we introduce a thermopile based thermal sensor in order to detect the presence of a person in his/her living space. In this work we restrict the use of this sensor to detecting the presence of the person in bed (chapter 4). The estimation of sleep quality which represents the original dimension of our work is presented in chapter 5. Differentiation between different phases of sleep is based on unsupervised classification approaches. Our project opens up encouraging prospects for the use of this type of sensor for relatively fine characterization of different kinds of sleepEn France, en Europe et dans le monde entier, le vieillissement de la population est une rĂ©alitĂ©. Une partie de cette population ĂągĂ©e est dite dĂ©pendante car elle nâest plus en mesure dâassumer seule les tĂąches de la vie quotidienne. Lâenjeu sociĂ©tal est alors de garantir un niveau de bien-ĂȘtre et de sĂ©curitĂ© Ă ces personnes, compatible avec lâĂ©volution du niveau de vie et des usages et habitudes âmodernesâ. TrĂšs logiquement, les domaines de recherche liĂ©s Ă la problĂ©matique des personnes ĂągĂ©es Ă domicile font preuve dâun grand dynamisme, alors que la maison de retraite, qui reste la solution pour la grande dĂ©pendance, a Ă©tĂ© un peu dĂ©laissĂ©e. NĂ©anmoins, la pĂ©nurie de personnel conjuguĂ©e Ă lâaugmentation des coĂ»ts et des exigences des rĂ©sidents offre une opportunitĂ© Ă des solutions innovantes basĂ©es sur les TIC. Les travaux de cette thĂšse de doctorat sous convention CIFRE se sont dĂ©roulĂ©s dans ce contexte au sein de lâĂ©quipe de recherche de Legrand et du dĂ©partement dâElectronique et Physique de TĂ©lĂ©com SudParis Ă Evry. Le sujet concerne la conception dâun nouveau capteur (non-portĂ©) intĂ©grant lâinstallation Ă©lectrique du lieu de vie du patient ainsi que la fusion avec dâautres capteurs de lâinfrastructure afin de suivre lâactivitĂ© du rĂ©sident et, le cas Ă©chĂ©ant, soit signaler en temps rĂ©el des situations nĂ©cessitant le recours dâun aidant, soit identifier des dĂ©rives lentes dont lâinterprĂ©tation sera du ressort du personnel mĂ©dical. Les travaux de la thĂšse ont Ă©tĂ© en partie intĂ©grĂ©s au projet FUI14 « E-monitorâĂąge » dont lâobjectif est prĂ©cisĂ©ment la « supervision » des rĂ©sidents. Ce mĂ©moire est structurĂ© de maniĂšre Ă prĂ©senter lâhistorique de ces travaux et la dĂ©marche opĂ©rĂ©e pour leur rĂ©alisation. Nous introduisons le contexte et les besoins identifiĂ©s pour le suivi des personnes ĂągĂ©es dans les maisons de retraites. Nous faisons un point sur les systĂšmes de supervision/monitoring existants et nous prĂ©sentons les mĂ©thodes et les techniques de dĂ©tection de situations dâurgence. Nous terminons cette partie du mĂ©moire (chapitre 1) par la spĂ©cification du problĂšme majeur rencontrĂ© par ces systĂšmes de supervision qui est celui de la dĂ©tection de prĂ©sence dâune personne. En sâappuyant sur la technologie des capteurs pyro-Ă©lectriques, la partie suivante propose une solution originale de traitement de signal pour la dĂ©tection dâune prĂ©sence humaine dans une chambre voire la dĂ©tection de prĂ©sence de plusieurs personnes Ă la fois (chapitre 2). Le chapitre 3 introduit ensuite un capteur thermique Ă base de thermopiles afin de dĂ©tecter la prĂ©sence dâune personne dans son lit, ce que ne permet pas la technologie pyro-Ă©lectrique qui ne dĂ©tecte pas un corps chaud immobile. Dans cette partie nous limitons lâutilisation de ce capteur Ă la dĂ©tection de la prĂ©sence de la personne dans son lit (chapitre 4) voire Ă lâestimation de la qualitĂ© de son sommeil qui constitue dâune part lâoriginalitĂ© de nos travaux sâappuyant sur des approches de classification non-supervisĂ©e, et qui ouvre des perspectives encourageantes quant Ă lâutilisation de ce capteur pour caractĂ©riser relativement finement le type de sommeil dâautre part (chapitre 5