- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (HORA) Special Issue
- Frequency Domain Features of Acceleration Signals to Evaluate Fall Risk of Elderly
Frequency Domain Features of Acceleration Signals to Evaluate Fall Risk of Elderly
Authors : Sabri Altunkaya
Pages : 150-155
Doi:10.31590/ejosat.779590
View : 27 | Download : 4
Publication Date : 2020-08-15
Article Type : Research
Abstract :Her yıl dünya üzerinde 65 yaş ve üzerindeki insanların yaklaşık %28-35'i en az bir kere düşer ve bu sayı önümüzdeki yıllarda hızla aratacaktır. Düşme sonrası fiziki yaralanmanın dışında tedavi sonrasında bağımlılık, özerklik kaybı ve depresyon gibi düşme sonrası sendromlarda görülür. Düşmenin hem bireye hem de ekonomik olarak topluma olan etkisi göz ardı edilemeyecek seviyededir ve giderek artmaktadır. Ancak doğru yaklaşımlarla düşme önlenebilir. Düşmenin engellenebilmesi için yaşlıların sık sık denge değerlendirmesinin yapılması ve düşme riski olan yaşlılar için gerekli önlemlerin alınması gerekmektedir. Denge değerlendirmesi için basit anketlerden bilgisayarlı karmaşık testlere kadar geniş yelpazede araçlar bulunabilir. Ancak anketler sübjektiftir. Bilgisayarlı testlerin ise maliyet ve yer kaplamaları nedeniyle birinci basamak sağlık kuruluşlarında kullanılmaları uygun değildir. Bu yüzden birinci basamak sağlık kuruluşlarında kullanılabilecek basit bir yöntem geliştirmek oldukça önemlidir. İvmeölçerler hafif ucuz ve basit yapıları ile giyilebilir teknoloji alanında yerini almış ve denge değerlendirmesinde kullanılabilmektedir. Bu çalışmada PhysioNet veri tabanında yer alan 38’i kontrol 35’i düşme riski olan yaşlıdan kayıt edilen üç eksen ivmelenme sinyali kullanılarak yaşlılarda düşme riskini tanımlayıcı parametreler bulunmaya çalışılmıştır. Bunun için ivmelenme sinyalinden önce yerçekiminden kaynaklanan bileşen çıkarılmış, 0,5 Hz yüksek geçiren 25 Hz alçak geçiren filtre ile filtrelenmiş ve en büyük değere normalize edilmiştir. Daha sonra 25 model derecesinde özbağlanımlı model kullanılarak Burg yöntemi ile ivmelenme sinyallerinin güç spektrum yoğunlukları bulunmuştur. Güç spektrumunda oluşan birinci ve ikinci en büyük tepelere ait tanımlayıcı özellikler, güç spektrumunun statiksel özellikleri, güç spektrumunun enerjisi ile ilgili özellikleri olmak üzere 29 özellik her üç eksen için elde edilmiştir. Bu özellikler bağımsız-örneklem t-testi kullanılarak %99 güvenilirlik seviyesinde karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak toplam da dört farklı özelliğin istatistiksel olarak iki grup arasında anlamlı fark gösterdiği görülmüştür. Bu özelliklerden güç spektrumunun kurtosisi ve ikinci en büyük tepenin genişliği özellikleri literatüre bu çalışma ile eklenmiştir.Keywords : İvmelenme sinyali, Zaman-domeni özellikler, Yaşlılarda düşme