Organizace U  S Kód
hodnocení
Skupina
oborů
Body
výsledku
Body
upravené
Podíl VOBody VOBody VO
upravené
H14
Masarykova univerzita / Fakulta informatiky1415 D 482.9840.2221.7780.663
Výsledky hodnocení dříve prezentovala speciální podoba stránek výskytů výsledků doplněná informacemi o hodnocení daného výskytu a výsledku. To zde supluji doplněním kopií stránek z rvvi.cz/riv z 18.12.2017 o relevantní údaje z dat H16. Najetí myší na kód či skupinu zobrazí vysvětlující text (u některých vyřazených není k dispozici). Čísla jsou oproti zdroji zaokrouhlena na 3 desetinná místa.

Automatic Identification of Solid-Phase Medication Intake Using Wireless Wearable Accelerometers (2014)výskyt výsledku

Identifikační kódRIV/00216224:14330/14:00076289
Název v anglickém jazyceAutomatic Identification of Solid-Phase Medication Intake Using Wireless Wearable Accelerometers
DruhD - Článek ve sborníku
Jazykeng - angličtina
Obor - skupinaI - Informatika
OborIN - Informatika
Rok uplatnění2014
Kód důvěrnosti údajůS - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů.
Počet výskytů výsledku1
Počet tvůrců celkem8
Počet domácích tvůrců1
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrcůRui Wang (státní příslušnost: CN - Čínská lidová republika)
Zdeňka Sitová (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 5498325)
Xiaoqing Jia (státní příslušnost: CN - Čínská lidová republika)
Xiang He (státní příslušnost: CN - Čínská lidová republika)
Tobi Abramson (státní příslušnost: US - Spojené státy americké)
Paolo Gasti (státní příslušnost: US - Spojené státy americké)
Kiran S. Balagani (státní příslušnost: US - Spojené státy americké)
Aydin Farajidavar (státní příslušnost: US - Spojené státy americké)
Popis výsledku v anglickém jazyceWe have proposed a novel solution to a fundamental problem encountered in implementing non-ingestion based medical adherence monitoring systems, namely, how to reliably identify pill medication intake. We show how wireless wearable devices with tri-axialaccelerometer can be used to detect and classify hand gestures of users during solid-phase medication intake. Two devices were worn on the wrists of each user. Users were asked to perform two activities in the way that is natural and most comfortable tothem: (1) taking empty gelatin capsules with water, and (2) drinking water and wiping mouth. 25 users participated in this study. The signals obtained from the devices were filtered and the patterns were identified using dynamic time warping algorithm.Using hand gesture signals, we achieved 84.17 percent true positive rate and 13.33 percent false alarm rate, thus demonstrating that the hand gestures could be used to effectively identify pill taking activity.
Klíčová slova oddělená středníkemADHERENCE; DRUG
Stránka www, na které se nachází výsledek-
DOI výsledku10.1109/EMBC.2014.6944542

Údaje o výsledku v závislosti na druhu výsledku

Název sborníku36th Annual International IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conference (EMBS), 2014
ISBN9781424479290
ISSN1557-170X
Počet stran výsledku4
Strana od-do4168-4171
Název nakladateleIEEE
Místo vydáníNew York
Místo konání akceNew York
Datum konání akce2014
Typ akce podle státní příslušnosti účastníkůWRD - Celosvětová
Kód UT WoS článku podle Web of Science000350044704041

Ostatní informace o výsledku

PředkladatelMasarykova univerzita / Fakulta informatiky
DodavatelMSM - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT)
Rok sběru2015
SpecifikaceRIV/00216224:14330/14:00076289!RIV15-MSM-14330___
Datum poslední aktualizace výsledku29.05.2015
Kontrolní číslo152394004

Odkazy na výzkumné aktivity, při jejichž řešení výsledek vznikl

Podpora / návaznostiInstitucionální podpora na rozvoj výzkumné organizace