Phát hiện vận động bất thường khi ngã bằng cảm biến đeo

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. PHẦN MỞ ĐẦU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Tính cấp thiết của đề tài

1.3. Mục tiêu của luận án

1.4. Các đóng góp của luận án

1.5. Bố cục của luận án

2. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN VẬN ĐỘNG BẤT THƯỜNG

2.1. Giới thiệu bài toán

2.2. Tại sao phải phát hiện VĐBT

2.3. Các nghiên cứu có liên quan

2.4. Theo công nghệ cảm biến

2.5. Tổng quan về các cảm biến sử dụng để nhận dạng hoạt động ở người

2.6. Các cảm biến sử dụng trong phát hiện VĐBT

2.7. Trích chọn đặc trưng

2.7.1. Trích chọn đặc trưng thủ công

2.7.2. Trích chọn đặc trưng tự động

2.8. Một số phương pháp phát hiện VĐBT

2.8.1. Phát hiện VĐBT sử dụng học máy

2.8.2. Phát hiện VĐBT sử dụng học máy kết hợp khai phá dữ liệu

2.8.3. Phát hiện VĐBT sử dụng huấn luyện có trọng số

2.8.4. Giới thiệu một số hệ thống phát hiện VĐBT (ngã) đã được thương mại hoá

2.9. Các tập dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu

2.10. Kết luận chương

3. PHÁT HIỆN VẬN ĐỘNG BẤT THƯỜNG DỰA TRÊN KẾT HỢP NHIỀU CẢM BIẾN ĐEO VÀ TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG THỦ CÔNG

3.1. Các cảm biến sử dụng phát hiện VĐBT

3.2. Sơ đồ tổng quát của hệ thống phát hiện VĐBT

3.3. Xử lý dữ liệu của cảm biến

3.4. Trích chọn các đặc trưng

3.5. Đặc trưng của cảm biến gia tốc

3.6. Đặc trưng của cảm biến con quay hồi chuyển

3.7. Đặc trưng của từ kế

3.8. Ứng dụng mô hình học máy cho bài toán phát hiện VĐBT

3.9. Kết hợp các đặc trưng cảm biến, thử nghiệm và đánh giá

3.10. Thu thập và gán nhãn dữ liệu

3.11. Phân đoạn và thiết lập các tham số cho mô hình học máy

3.12. Độ đo đánh giá và kết quả

3.13. Phát hiện VĐBT sử dụng hàm nhân phi tuyến hồi quy

3.14. Phương pháp huấn luyện

3.15. Phương pháp phát hiện

3.16. Tập dữ liệu thử nghiệm

3.17. Độ đo đánh giá và kết quả

3.18. Kết luận chương

4. PHÁT HIỆN VẬN ĐỘNG BẤT THƯỜNG BẰNG HỌC SÂU

4.1. Tập dữ liệu thử nghiệm, tiền xử lý dữ liệu và độ đo đánh giá

4.1.1. Các tập dữ liệu thử nghiệm

4.1.2. Tiền xử lý dữ liệu

4.2. Mô hình mạng học sâu nhân chập (CNN) phát hiện VĐBT

4.2.1. Mô hình CNN

4.2.2. Phát hiện VĐBT bằng mạng CNN

4.2.3. Nhân chập tạm thời và hợp nhất

4.2.4. Các kiến trúc sâu

4.2.5. Thiết lập các mô hình thử nghiệm

4.3. Mô hình mạng bộ nhớ dài - ngắn phát hiện VĐBT

4.3.1. Mô hình mạng bộ nhớ dài ngắn (LSTM)

4.3.2. Phát hiện VĐBT bằng LSTM

4.3.3. Thiết lập mô hình thử nghiệm

4.4. Mô hình kết hợp CNN-LSTM phát hiện VĐBT

4.4.1. Mô hình kết hợp CNN-LSTM

4.4.2. Phát hiện VĐBT bằng CNN-LSTM

4.4.3. Thành phần mạng nhân chập (CNN)

4.4.4. Thành phần mạng bộ nhớ dài ngắn (LSTM)

4.4.5. Lớp đầu ra

4.5. So sánh phương pháp đề xuất với các phương pháp khác

4.6. Kết hợp cảm biến đeo và đặc trưng khung xương nhận dạng hoạt động và phát hiện VĐBT của người

4.6.1. Mô hình đề xuất

4.6.2. Tiền xử lý dữ liệu

4.6.3. Mạng nhân chập theo thời gian (TCN)

4.6.4. Tập dữ liệu và phương pháp đánh giá mô hình

4.6.5. Kết quả thực nghiệm

4.7. Kết luận chương

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về cảm biến đeo

Cảm biến đeo là thiết bị công nghệ được thiết kế để theo dõi và ghi nhận các hoạt động của con người trong thời gian thực. Các cảm biến này thường được tích hợp vào các thiết bị như đồng hồ thông minh, vòng tay, hoặc thậm chí là quần áo. Chúng có khả năng thu thập dữ liệu về chuyển động, nhịp tim, và nhiều thông số sinh lý khác. Việc sử dụng cảm biến đeo trong phát hiện vận động bất thường (VĐBT) như ngã là một ứng dụng quan trọng, đặc biệt trong việc chăm sóc sức khỏe cho người cao tuổi. Theo dõi sức khỏe qua cảm biến đeo giúp phát hiện sớm các tình huống khẩn cấp và đưa ra cảnh báo kịp thời.

1.1. Công nghệ cảm biến

Công nghệ cảm biến đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, với nhiều loại cảm biến khác nhau được sử dụng để theo dõi hoạt động của con người. Các cảm biến như cảm biến gia tốc, cảm biến con quay hồi chuyển, và cảm biến từ kế đều có thể được sử dụng để phát hiện vận động bất thường. Những cảm biến này có khả năng ghi nhận các thay đổi trong chuyển động và tư thế của người dùng, từ đó giúp phân tích và nhận diện các tình huống như ngã. Việc kết hợp nhiều loại cảm biến giúp tăng độ chính xác trong việc phát hiện và theo dõi các hoạt động của người dùng.

II. Phát hiện ngã và vận động bất thường

Phát hiện ngã là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của cảm biến đeo. Ngã có thể gây ra những chấn thương nghiêm trọng, đặc biệt là ở người cao tuổi. Việc phát hiện sớm ngã không chỉ giúp giảm thiểu hậu quả mà còn có thể cứu sống người gặp nạn. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng thời gian phản ứng nhanh chóng từ người trợ giúp có thể làm giảm đáng kể mức độ nghiêm trọng của chấn thương. Hệ thống phát hiện ngã sử dụng cảm biến đeo có thể tự động gửi cảnh báo đến người thân hoặc dịch vụ y tế khi phát hiện vận động bất thường. Điều này không chỉ nâng cao tính an toàn cho người cao tuổi mà còn giúp họ cảm thấy yên tâm hơn khi sống độc lập.

2.1. Hệ thống cảnh báo

Hệ thống cảnh báo được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập từ cảm biến đeo. Khi phát hiện một vận động bất thường, hệ thống sẽ tự động gửi thông báo đến người thân hoặc dịch vụ y tế. Điều này giúp đảm bảo rằng người gặp nạn sẽ nhận được sự trợ giúp kịp thời. Hệ thống cảnh báo có thể được tích hợp vào các ứng dụng di động, cho phép người dùng theo dõi tình trạng sức khỏe của người thân từ xa. Việc sử dụng công nghệ này không chỉ mang lại sự an toàn mà còn tạo ra một môi trường sống tốt hơn cho người cao tuổi.

III. Phân tích dữ liệu vận động

Phân tích dữ liệu từ cảm biến đeo là một phần quan trọng trong việc phát hiện vận động bất thường. Dữ liệu thu thập được từ các cảm biến cần được xử lý và phân tích để nhận diện các mẫu vận động. Các phương pháp học máy có thể được áp dụng để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu này, từ đó giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện ngã. Việc sử dụng các thuật toán học sâu cho phép hệ thống tự động học hỏi từ dữ liệu, giúp nâng cao khả năng phát hiện và phân loại các hoạt động của người dùng.

3.1. Các phương pháp học máy

Các phương pháp học máy như mạng nơ-ron, cây quyết định, và hồi quy logistic có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ cảm biến đeo. Những phương pháp này giúp nhận diện các mẫu vận động và phát hiện vận động bất thường một cách hiệu quả. Việc áp dụng các kỹ thuật học sâu như CNN và LSTM cũng đã cho thấy hiệu quả cao trong việc phân tích dữ liệu cảm biến. Những mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện ngã và các vận động không bình thường khác.

IV. Ứng dụng trong y tế

Việc phát hiện vận động bất thường thông qua cảm biến đeo không chỉ có ý nghĩa trong việc bảo vệ sức khỏe cá nhân mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Các hệ thống này có thể được sử dụng trong các bệnh viện thông minh, nơi mà việc theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân là rất quan trọng. Hệ thống có thể tự động ghi nhận và phân tích các hoạt động của bệnh nhân, từ đó giúp bác sĩ đưa ra các quyết định kịp thời. Ngoài ra, việc sử dụng cảm biến đeo cũng có thể hỗ trợ trong việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều trị mới cho các bệnh liên quan đến vận động.

4.1. Hỗ trợ chăm sóc sức khỏe

Hệ thống phát hiện vận động bất thường có thể được tích hợp vào các chương trình chăm sóc sức khỏe cho người cao tuổi. Các ứng dụng này không chỉ giúp theo dõi tình trạng sức khỏe mà còn cung cấp các thông tin hữu ích cho người chăm sóc. Việc sử dụng cảm biến đeo giúp tạo ra một môi trường an toàn hơn cho người cao tuổi, đồng thời giảm bớt gánh nặng cho người chăm sóc. Các ứng dụng này có thể bao gồm theo dõi nhịp tim, mức độ hoạt động, và cảnh báo khi có dấu hiệu bất thường.

Luận án tiến sĩ về phát hiện vận động bất thường khi ngã sử dụng cảm biến đeo