W pracy przedstawiono eksperymenty związane z automatyczną klasyfikacją i rozpoznawaniem aktywności pacjentów z chorobą Parkinsona. W szczególności opisano algorytmy, mające na celu rozpoznawanie dwóch kategorii ruchu: ruchu rąk oraz chodu. Aktywności te wykrywane są na podstawie analizy sygnałów pochodzących z trójosiowych akcelerometrów umieszczonych na ciele osoby badanej.

W artykule przedstawiono procedurę rejestracjisygnałów przyspieszenia pochodzących z czujnikówbiomedycznych Shimmer, sposób ich rozmieszczenia na ciele orazopisano klasyfikator pozwalający na rozpoznawanie wybranychkategorii ruchu ludzkiego. W części eksperymentalnej artykułuzbadano wpływ filtracji dolnoprzepustowej sygnałów naskuteczność rozpoznawania typu aktywności ruchowej.

Choroba Parkinsona (ang. PD - Parkinson Disease) zaliczana jest do grupy chorób neurodegeneracyjnych. Jest to powoli postępująca choroba zwyrodnieniowa ośrodkowego układu nerwowego. Jej powstawanie związane jest z zaburzeniem produkcji dopaminy przez komórki nerwowe mózgu. Choroba manifestuje się zaburzeniami ruchowymi. Przyczyna występowania tego typu zaburzeń nie została do końca wyjaśniona. Leczenie osób dotkniętych PD oparte...

Computer perception of real-life situations is performed using a variety of recognition techniques, including video-based computer vision, biometric systems, RFID devices and others. The proliferation of recognition modules enables development of complex systems by integration of existing components, analogously to the Service Oriented Architecture technology. In the paper, we propose a method that enables integration of information...

Rozpoznawanie osób i zdarzeń, analiza strumieni wielomadalnych, cyfrowe przetwarzanie sygnałów.