摘要:為減少老年人跌倒事件,以北京市某社區54名老年人為試驗對象,開展自由步速下起立行走計時(TUG)的生物力學試驗;應用貝葉斯網絡(BN)完成運動學數據與跌倒概率的轉化,通過支持向量回歸(SVR)算法模擬預測姿態軌跡,預測特定幀位的跌倒概率。結果表明:具有顯著差異性的髖關節矢狀面位移可作為老年人跌倒概率的預測指標,通過對肢體數據的有監督學習,可實現下一時刻老年人跌倒概率的預測,從而可對老年人的高跌倒風險動作進行預警干預。
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