Název:
In-Bed Posture Classification
Autoři:
Husák, Michal Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt:
The growing trend of the population age contributes to the accumulation of patients insocial facilities and in-home care, which leads to growing chronic diseases. Modern systems try toimprove the effectiveness of health care interventions. Our work aims to create a widely applicableplatform that combines the measurement of in-bed position with another’s negative states. All thesephysical influences are mainly the cause of chronic tissue damage (pressure ulcers). Processing ofthe pressure distribution on the bed is a more dimension problem. The mentioned data are multimodal.Therefore, we used the machine learning (ML) method to obtain the properties.
Klíčová slova:
Body posture classification; Decubitus; Machine Learning; Matrass Zdrojový dokument: Proceedings I of the 27st Conference STUDENT EEICT 2021: General papers, ISBN 978-80-214-5942-7
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/200791