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アイテム
環境・バイタルセンサデータによる認知症における行動・心理症状（BPSD）の推定
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/10509
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/10509b9a4052e-118b-4ccc-8715-b40004d05983
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
LOIS2022-48.pdf (1.6 MB)
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| Item type | テクニカルレポート / Technical Report(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-04-25 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 環境・バイタルセンサデータによる認知症における行動・心理症状（BPSD）の推定 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Estimation of Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia (BPSD) using Environmental and Vital Sensor Data | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 認知症 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | BPSD | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 勾配ブースティング決定木 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | CNN | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Dementia | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | BPSD | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | GBDT | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | CNN | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||
| 資源タイプ | technical report | |||||
| 著者 |
南, 泰浩
× 南, 泰浩× 常盤, 直也× 柴田, 純一× 鈴木, 利一× 柏木, 岳彦× 田野, 俊一 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 介護施設や家庭において，認知症の方が発症する行動・心理症状（BPSD）は，家族・介護者に大きな負担を課しているだけでなく本人にも負の影響を与えている．本研究では，IOTの技術を用い複数の介護施設で環境センサ・バイタルセンサの情報を収集し，そのデータに基づき，機械学習の手法である勾配ブースティング木とDNNの一種CNNを利用してBPSDの予測を行う．約5か月間のデータを用いて評価実験を行った結果，勾配ブースティングを使った手法において，BPSD発症推定の可能性を示すことができた． In nursing homes and homes, Behavioral and Psychological Symptoms of Dementia (BPSD) that developed by people with dementia not only impose a heavy burden on family members and caregivers but also give the individuals themselves negative impacts. In this study, we used IOT technology to collect data from environmental and vital sensors at multiple nursing homes, and based on the data, we estimated BPSD using gradient boosting decision trees (GBTD), a machine learning technique, and CNN, a type of DNN. As a result of evaluation experiments using approximately five months of data, we were able to demonstrate the possibility of estimating the onset of BPSD for the method using GBDT. |
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| 書誌情報 |
ja : 電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム en : IEICE Technical Report. LOIS, Life intelligence and office information systems 巻 122, 号 423, p. 23-28, 発行日 2023-03-06 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 電子情報通信学会 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA1240564X | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | Copyright(C)2023 IEICE | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
