การตรวจจับท่าทางการเดินที่ผิดปกติของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองในระยะเริ่มต้นโดยใช้สมาร์ทโฟนและวิธีผสมผสานหลักการจำแนก : รายงานการวิจัย
โครงงานวิจัยเรื่อง

อรสา พัสดุ, มนรดา ศิริมงคล

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.rmutk.ac.th/jspui/handle/123456789/4998

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	อรสา พัสดุ, มนรดา ศิริมงคล	-
dc.date.accessioned	2026-07-15T08:25:55Z	-
dc.date.available	2026-07-15T08:25:55Z	-
dc.date.issued	2564	-
dc.identifier.uri	https://dspace.rmutk.ac.th/jspui/handle/123456789/4998	-
dc.description	โครงการวิจัยทุนสนับสนุนงานวิจัยของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ งบประมาณรายได้ ปี พ.ศ. 2563 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ	en_US
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้นำเสนอการตรวจจับท่าทางการเดินที่ผิดปกติของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองในระยะเริ่มต้น โดยใช้สมาร์ทโฟนและวิธีผสมผสานหลักการจำแนก ซึ่งเก็บข้อมูล accelerometer และข้อมูล gyroscope ของท่าทางการเดินจากเซ็นเซอร์บนสมาร์ทโฟน จากนั้นทำการปรับช่วงของข้อมูล accelerometer และข้อมูล gyroscope ของท่าทางการเดินและทำการเลือกคุณลักษณะที่มีความ เหมาะสมเพื่อนำมาใช้ในการสร้างโมเดลโดยใช้วิธีผสมผสานหลักการจำแนกได้แก่ โครงข่ายประสาท เทียม ต้นไม้ตัดสินใจ และซับพอตเว็กเตอร์แมชชีน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่เรานำเสนอ ในการตรวจจับท่าทางการเดินที่ผิดปกติของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองในระยะเริ่มต้นโดยใช้วิธี ผสมผสานหลักการจำแนกมีค่าความถูกต้องสูงสุดร้อยละ 99.40 เมื่อระบบตรวจพบความผิดปกติของ ท่าทางการเดิน ระบบจะมีการแจ้งเตือนไปยังผู้ดูแลหรือบุคลากรทางการแพทย์เพื่อลดความเสี่ยงต่อ การล้มและอุบัติเหตุที่อาจจะเกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ผู้ป่วยอาศัยอยู่บ้านเพียงลำพัง	en_US
dc.description.sponsorship	library.oarit@mail.rmutk.ac.th	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ. สำนักวิจัยและพัฒนา	en_US
dc.subject	สมาร์ตโฟน	en_US
dc.subject	โรคหลอดเลือดสมอง	en_US
dc.subject	โครงข่ายประสาทเทียม	-
dc.title	การตรวจจับท่าทางการเดินที่ผิดปกติของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองในระยะเริ่มต้นโดยใช้สมาร์ทโฟนและวิธีผสมผสานหลักการจำแนก : รายงานการวิจัย โครงงานวิจัยเรื่อง	en_US
dc.title.alternative	Abnormal Gait Pattern Recognition of Stroke Patient in Initial Stage Using Smartphone and Hybrid Classification Methods	en_US
dc.type	Other	en_US
Appears in Collections:	งานวิจัย

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Orasa_2021.pdf		2.37 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record

DSpace JSPUI

DSpace preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets