Phát hiện té ngã cho người cao tuổi bằng gia tốc kế và mô hình học sâu Long Short-Term Memory

• Published in: Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ no. CĐ Công nghệ TT
• Main Authors: Trần Công Án, Đỗ Thanh Đức, Lê Đình Chiến, Sơn Búp Pha, Lư Minh Phúc, Ngô Bá Hùng, Nguyễn Hữu Vân Long, Phạm Thị Xuân Diễm
• Format: Journal Article
• Language: Vietnamese
• Published: Can Tho University Publisher 01-10-2017
• Subjects: Gia tốc kế; mạng neural hồi qui; người cao tuổi; phát hiện té ngã
• ISSN: 1859-2333; 2815-5599
• DOI: 10.22144/ctu.jsi.2017.009

Té ngã là một hiện tượng phổ biến của người cao tuổi. Té ngã không những gây ra các chấn thương sinh lý nghiêm trọng như gãy xương, tổn thương vùng đầu,… mà còn gây ra các tổn thương về tâm lý cho người cao tuổi. Ngoài việc phòng chống thì phát hiện té ngã một cách kịp thời có thể giúp hạn chế hậu quả của việc té ngã gây ra. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phát hiện té ngã cho người già sử dụng gia tốc kế (accelerometer) trên các thiết bị di động. Mô hình nhận dạng té ngã được xây dựng dựa trên mô hình học sâu Long Short-Term Memory (LSTM). Chúng tôi sử dụng mô hình học sâu LSTM với 64 lớp ẩn. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực do chúng tôi thu thập thực tế cho thấy rằng mô hình đề xuất phù hợp cho việc phát hiện té ngã ở người cao tuổi với độ chính xác là 93,9%.