Suivi de trajectoires des personnes âgées dans des environnements fermés

International audienceLe suivi de trajectoires des personnes âgées est très important pour les aider le plus vite possible. Le présent article propose une méthode de suivi de trajectoires pour localiser des personnes âgées en temps réel dans des environnements fermés. Le modèle de mobilité est basé sur les modèles de Markov cachés. Ce modèle sert à estimer la trajectoire de la personne. Nous présentons dans cet article un modèle de mobilité en utilisant les modèles de Markov cachés. Ce modèle est combiné par un modèle d'observation. Ce dernier utilise les puissances des signaux WiFi reçus des points d'accès dans l'environnement. Les performances de la méthode proposée sont validées par des expérimentations sur des données réelles

Détection de la vitesse de la marche à l'aide d'un radar Doppler : Analyse par ondelettes

International audienceLa santé, le bien-être et l’autonomie d’une personne âgée dépendent pour partie de sa capacité à se mouvoir. Les évaluations cliniques de la mobilité sont pratiquées en consultation gériatrique au travers de tests standardisés. Cependant, une surveillance quotidienne peut fournir plus d’information s sur l’état fonctionnel d’une personne tout en préservant son autonomie à domicile. Cet article propose une nouvelle méthode d’une surveillance continue de la vitesse de la marche à travers un système radar Doppler placé à domicile en se basant sur l’analyse de la transformée en ondelettes. Plus de 70 ondelettes mères ont été testées sur des signaux de marche obtenus par le radar. Un système optoélectronique (Vicon) a été utilisé durant l’expérimentation afin de choisir la/les convenable(s) ondelette(s) mère(s). Le coefficient de corrélation de Pearson (ρ) a été calculé entre les signaux de vitesse de la marche obtenus par le système radar et ceux obtenus par le système Vicon. Nos résultats suggèrent l’utilisation de Daubechies5 et Symlet7 étant donné une valeur ρ de 0,86 et 0,85, respectivement et une valeur d’erreur quadratique inférieur à 0,05 m/

Identification of the period of stability in a balance test after stepping up using a simplified cumulative sum

Falls are a major cause of death in older people. One method used to predict falls is analysis of Centre of Pressure (CoP) displacement, which provides a measure of balance quality. The Balance Quality Tester (BQT) is a device based on a commercial bathroom scale that calculates instantaneous values of vertical ground reaction force (Fz) as well as the CoP in both anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions. The entire testing process needs to take no longer than 12 s to ensure subject compliance, making it vital that calculations related to balance are only calculated for the period when the subject is static. In the present study, a method is presented to detect the stabilization period after a subject has stepped onto the BQT. Four different phases of the test are identified (stepping-on, stabilization, balancing, stepping-off), ensuring that subjects are static when parameters from the balancing phase are calculated. The method, based on a simplified cumulative sum (CUSUM) algorithm, could detect the change between unstable and stable stance. The time taken to stabilize significantly affected the static balance variables of surface area and trajectory velocity, and was also related to Timed-up-and-Go performance. Such a finding suggests that the time to stabilize could be a worthwhile parameter to explore as a potential indicator of balance problems and fall risk in older people

Corpus multimodal enregistré par des personnes âgées à domicile et l'élaboration d'un IHM adapté

International audienceL'évaluation de la fragilité physique chez les personnes âgées est primordiale pour évaluer leur capacité à vivre en autonomie. Le système de monitoring présenté dans ce papier s'appuie sur cinq types de capteurs. Ces capteurs appartiennent à deux classes d'appareillage : installation et mobiles . Parmi ces capteurs: 1) capteurs infrarouges supervise les différents déplacements du sujet, 2) la balance estime l'équilibre, 3)le dynamomètre mesure la préhensionpalmaire 4) les semelles connectées mesure de nombre de pas 5) le radar de marche mesure la distance parcourue à domicile et la vitesse de marcheégalement. Le logiciel est développé sous Android pour récupérer, envoyer et stocker des données sur un serveur distant. L'acceptabilité est évaluée en première phase en revanche l'acceptation est considérée en deuxième phase. Au cours de la première phase, cinq personnes âgées ont été sélectionnées puis invitées à passer une journée au Living Lab afin d’adapter et améliorer le système notamment l'IHM. La deuxième phase consiste à installer le système à domicile. Parmi les résultats de cette seconde phase figure la base de données multimodale. Les médecins ont accès à la base de données via un site Web afin d’interpréter les effets du traitement qu’ils ont prescri

Modélisation de la propagation de l'activité électrique utérine avec des approches mathématiques et expérimentales

COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

A Radar Sensor for Automatic Gait Speed Analysis in Walking Tests

International audienceWalking tests can provide an indicator of balance and fragility of people. They measure the gait speed and compare it to reference values related to various pathologies. We propose a radar sensor system that allows the evaluation of the gait speed in these tests in an automatic manner. The proposed approach consists of three phases; a first phase where the system automatically distinguishes the three sections of the test, namely walk #1, turn, and walk #2. Then, a second phase where the obtained signal is processed to evaluate the gait speed of the person. This is done through time-frequency analysis of the radar signal. In order to deal with the non-stationary nature of the radar signals, we consider the short-time Fourier transfer in our time-frequency analysis. The third phase consists in segmenting each walk into three segments, namely an acceleration zone, a measured-gait zone, and a deceleration zone. We provide a segmentation of the walking in order to automatically distinguish these zones. The proposed approach is validated using a Vicon motion-capture system, with a mean RMSE equal to 0.076 m/s. As compared to traditional techniques, our proposed system is automatic and does not require acceleration and deceleration zones

Gait Speed Measurement using a Doppler Radar Sensor for In-Home Functional Capacity Tests

International audienc

Suivi de trajectoires des personnes âgées dans des environnements fermés

International audienceLe suivi de trajectoires des personnes âgées est très important pour les aider le plus vite possible. Le présent article propose une méthode de suivi de trajectoires pour localiser des personnes âgées en temps réel dans des environnements fermés. Le modèle de mobilité est basé sur les modèles de Markov cachés. Ce modèle sert à estimer la trajectoire de la personne. Nous présentons dans cet article un modèle de mobilité en utilisant les modèles de Markov cachés. Ce modèle est combiné par un modèle d'observation. Ce dernier utilise les puissances des signaux WiFi reçus des points d'accès dans l'environnement. Les performances de la méthode proposée sont validées par des expérimentations sur des données réelles

Localization of Elderly People using WiFi: A Comparative Study on Parametric versus Kernel-based Approaches

International audienceLocalization is an important issue in indoor environments to assist elderly people in distress. In this paper, we propose a zoning-based localization approach using the WiFi technology. The idea is to equip each person with a WiFi-compatible mobile sensor in the form of a bracelet, a watch, or a medallion. The objective becomes to localize the mobile sensor, thus determining the zone where the elderly person resides. This paper serves as a comparative study of parametric vs kernel-based approaches. In the former approach, we fit the WiFi signals of each zone into a parametric distribution, while in the latter approach, we model the WiFi signals using the kernel density estimation. Experimental results show an advantage of kernel-based approach in terms of overall localization accuracy. The parametric approach should be investigated first as it is less complex. However, if signals fail to fit to one of the parametric distributions with a defined significance value, a kernel-based approach should be considered

Target Localization using Machine Learning and Belief Functions: Application for Elderly People in Indoor Environments

International audienceTarget localization is an important issue in indoor environments. It is vital to assist elderly people in distress. In this paper, we propose a target localization method using machine learning and the belief functions theory. At first, the target area is partitioned into cells and a database of received signal strengths is collected in each cell. In order to consider ambiguity of data, subsets of cells are created. Machine learning is used to assign masses for these subsets. These masses are then used as inputs for the belief functions theory. The latter combines evidence and uses decision-making criteria to associate each cell with a confidence level of having the target, thus the person, residing at each cell. Experimental results show the efficiency of the proposed method in real case scenario, as compared with other state-of-the-art techniques