Accelerometric Data Classification and Fusion in the Framework of Telemonitoring
Classification et Fusion de Données Actimétriques pour la Télévigilance Médicale : Elaboration et
Validation Expérimentale chez la Personne Jeune et Agée
Résumé
Remote monitoring of elderly at home requires adapted tools to assess their autonomy. This study proposes a package of
methods to evaluate some autonomy criteria which is usually estimated by a doctor using a questionnaire.
Firstly, we developed methods of detection and classification (postures, transfers, walk) from an wearable sensor. Our
algorithms were validated in experiments on young and elderly people.
Secondly, these data were combined with those collected by ambient sensors, installed in a smart environnement. Thus, a
method of multisensor data fusion was elaborated and validated during experiments in this special environement. This
monitoring system is able to detect autonomy criteria such as sleeping, relaxing, dressing, using the bathroom,
breakfast, lunch, dinner and walking. It is, therefore, possible to evaluate five of the six criteria of the ADL scale.
methods to evaluate some autonomy criteria which is usually estimated by a doctor using a questionnaire.
Firstly, we developed methods of detection and classification (postures, transfers, walk) from an wearable sensor. Our
algorithms were validated in experiments on young and elderly people.
Secondly, these data were combined with those collected by ambient sensors, installed in a smart environnement. Thus, a
method of multisensor data fusion was elaborated and validated during experiments in this special environement. This
monitoring system is able to detect autonomy criteria such as sleeping, relaxing, dressing, using the bathroom,
breakfast, lunch, dinner and walking. It is, therefore, possible to evaluate five of the six criteria of the ADL scale.
La prise en charge à domicile des personnes âgées rend nécessaire de disposer d'un outil d'évaluation de leurs
autonomie. Les travaux effectués proposent une méthode globale évaluant certains critères d'autonomie jusqu'alors
évaluées manuellement par un médecin.
Nous avons, dans un premier temps, développé des méthodes de détection et classification (postures, transferts,
marche) appliquées à des signaux accélérométriques issus d'un système embarqué. Des expérimentations ont permis
d'évaluer et valider les différents algorithmes sur des sujets jeunes et âgées.
Dans un second temps, l'objectif était de combiner ces informations avec celles recueillies par d'autres capteurs
pouvant être présents dans l'appartement de la personne. Une méthode de fusion de données multicapteurs a été
élaborée et validée. Elle permet d'évaluer cinq des six critères ADL.
autonomie. Les travaux effectués proposent une méthode globale évaluant certains critères d'autonomie jusqu'alors
évaluées manuellement par un médecin.
Nous avons, dans un premier temps, développé des méthodes de détection et classification (postures, transferts,
marche) appliquées à des signaux accélérométriques issus d'un système embarqué. Des expérimentations ont permis
d'évaluer et valider les différents algorithmes sur des sujets jeunes et âgées.
Dans un second temps, l'objectif était de combiner ces informations avec celles recueillies par d'autres capteurs
pouvant être présents dans l'appartement de la personne. Une méthode de fusion de données multicapteurs a été
élaborée et validée. Elle permet d'évaluer cinq des six critères ADL.
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