Automatisierte Sturzerkennung : auf Basis einer Datenfusionierung

Abstract

Der Sturz ist einer der häufigsten Unfälle älterer Menschen.<br />Seine Folgen sind mittler-weile ein großes Problem für das Gesundheitswesen. Aufgrund des demografischen Wandels und der damit verbundenen alternden Gesellschaft gewinnt die Thematik ver-stärkt an Bedeutung. Diese Diplomarbeit behandelt die Themen Stürze im Alter, Sturzerkennung und Datenfusion.<br />Sie beschreibt, wie mit Hilfe der Datenfusion eine Verbesserung der Sturzerkennung erzielt werden kann. Zwei Systeme zur automatisierten Sturzerkennung werden vorgestellt. Ein instrumen-tierte Einlagesohle ("VitaliShoe"), sowie ein Netzwerk intelligenter Sensoren ("eHome), welches in der Wohnung oder im Haus installiert wird. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Stürze sowie alltägliche Aktivitäten mithilfe dieser Systeme aufgezeichnet (Studie). Die Daten wurden mit geeigneten Methoden der Da-tenanalyse ausgewertet und dokumentiert.<br />Damit eine Sturzerkennung für die instru-mentierte Einlagesohle entwickelt werden konnte. Dabei entstanden fünf verschiedene Sturzmodelle für die Erkennung mithilfe des Systems "VitaliShoe". Die Performance der einzelnen Modelle wurde evaluiert und die Vor- und Nachteile, sowie der mögliche Einsatz im Alltag beleuchtet. Ein weiterer Teil dieser Arbeit beschreibt die Fusion der Systeme "VitaliShoe" und "eHome". Verschiedene Modelle zur gemeinsamen Sturzerkennung wurden entwickelt und evaluiert. Die Ergebnisse wurden mit denen der Einzelsysteme verglichen und bewertet. Diese Arbeit schließt mit einer ausführlichen Zusammenfassung sowie einem Ausblick über Möglichkeiten der Weiterentwicklung ab.

One of the major external causes of injury is falling. Among the elderly (sixty and older) falls and the consequent injuries are major public health problems. Due to the demo-graphic changes the topic becomes more important than ever.<br />This master thesis will cover the following topics falling, fall detection, data fusion and how we can use it for a more accurate fall detection.<br />Two systems for the automatic fall detection will be explained and used.<br />The system "VitaliShoe" is a sensor network embedded in the sole of the shoe. "eHome" is a net-work of intelligent sensors, which are installed in the homes of elderly people. In the context of this work, falls and activities of daily living were recorded (study) and the data were documented and analyzed. Five different models for fall detection with "VitaliShoe" were developed and evaluated. The pros and cons of each model will be discussed and reflected in this work.<br />Furthermore the system "VitaliShoe" was fused with the system "eHome".<br />Different models for fall detection with both systems were developed and evaluated. The results of the data fusion were compared with the results of the stand alone analysis.<br />This thesis ends with a final summary and future prospect for fall detection.