<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Salmand: Iranian Journal of Ageing</title>
<title_fa>سالمند: مجله سالمندی ایران</title_fa>
<short_title>Salmand: Iranian Journal of Ageing</short_title>
<subject>Medical Sciences</subject>
<web_url>http://salmandj.uswr.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>126</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>journal126</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-806X</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>1735-806X</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.21859/sija</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science></journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1392</year>
	<month>10</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2014</year>
	<month>1</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>8</volume>
<number>4</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>پیش‌بینی و پایش زمین‌خوردگی سالمندان بر اساس مدل‌سازی الگوهای حرکتی دریافت‌شده از تصاویر ویدیویی</title_fa>
	<title>Predicting and Monitoring of the Elderly Falls Based on Modeling of the Motion Patterns Obtained From Video Sequences</title>
	<subject_fa>عمومى</subject_fa>
	<subject>General</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;اهداف:&lt;/strong&gt; با افزایش جمعیت سالمندان در اغلب کشورهای جهان، طراحی سیستمی قابل اعتماد و هوشمند جهت پایش و نظارت وضعیت جسمانی آنان ضروری به نظر می&#8204;رسد. سالیانه بر اثر زمین&#8204;خوردگی، هزاران نفر از سالمندان با صدمات جبران&#8204;ناپذیری همچون شکستگی مفاصل، استخوان&#8204;ها و دیگر اعضای بدن خود و حتی در مواردی با مرگ مواجه می&#8204;شوند.&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;مواد و روش&#8204;ها:&lt;/strong&gt; در این مقاله بر مبنای تحلیل تصاویر اخذ شده از حرکت سالمندان، سیستمی کارآمد طراحی شده که در فاز نخست، راه رفتن غیر طبیعی سالمندان را تشخیص می&#8204;دهد و در گام بعدی نحوه حرکت آن&#8204;ها را مدل&#8204;سازی می&#8204;کند. سپس با ترکیب چندین ویژگی با اهمیت نظیر برآورد زاویه بدن شخص نسبت به افق، ارزیابی کمیت&#8204;های حرکتی، حافظه حرکت، راستای حرکت و سرعت فرد، زمین خوردگی احتمالی شناسایی می&#8204;شود. پیاده&#8204;سازی سیستم بر مجموعه&#8204;ای شامل 57425 فریم تصویری دریافت&#8204; شده از مرکز نگهداری سالمندان فرزانگان شهر مشهد و رشته&#8204;های ویدئویی دربردارنده وقایع زمین&#8204;خوردگی صورت پذیرفت. تمامی رشته&#8204;ها به صورت تصادفی به 4 دسته Movie با فرمت AVI با رزولوشن 120&amp;times;160 پیکسل با نرخ 15 فریم بر ثانیه تبدیل شدند.&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;یافته&#8204;ها:&lt;/strong&gt; نتایج شبیه&#8204;سازی الگوریتم، نشان دهنده عملکرد مطلوب سیستم و دقت مناسب آن در شناسایی حوادث زمین خوردگی است. دقت متوسط (AAC)، نرخ آشکار سازی (DR) و نرخ هشدار اشتباه (FAR) سیستم پیشنهادی در سطح قابل قبولی به ترتیب %94، %91/92 و %52/5 است. حساسیت %92 و ویژگی% 47/94، نشان&#8204;دهنده توانایی مطلوب سیستم در جداسازی وقایع شبیه به زمین خوردگی و زمین خوردگی&#8204;های واقعی است.&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;نتیجه&#8204;گیری:&lt;/strong&gt; مزیت&#8204;های ویژه&#8204;ای چون سرعت بالای الگوریتم در پردازش داده&#8204;ها و ارائه دقت و حساسیت مناسب در عملکرد سبب شده تا سیستم پیشنهادی از سایر تکنیک&#8204;های مشابه متمایز شود و از این رو به کارگیری آن در مراکز مختلف نگهداری سالمندان و منازل مسکونی، نظارت هوشمند و بلادرنگ افراد را در زمان زمین&#8204;خوردگی به دنبال خواهد داشت.&lt;/p&gt;
</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;Objectives:&lt;/strong&gt; Many countries are faced with the growing population of the elderly each year and so designing an appropriate system for monitoring of various elderly states is necessity. Every year thousands of the elderly suffer serious damages such as articular fractures, broken bones and even death due to their fall&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;Methods &amp; Materials:&lt;/strong&gt; In this paper, based on the analysis of images taken from the elderly&amp;rsquo;s movement, an efficient system has been proposed that, in the first phase, simulates the movement of the elderly by detecting their abnormal walking. The, by combining several important features, including an estimate of body angle, representation of the motion and estimate of the magnitude and direction of movement, the speed of the falling is calculated. This system has been implemented on a set of 57425 video frames received from the elderly residing in Farzanegan Health Care Center in Mashhad and the video sequences containing the actual occurrence the of falling. All the sequences were randomly converted into four Movie categories with these details: AVI format, 120&amp;times;160 pixels resolution and 15 fps.&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;Results:&lt;/strong&gt; Simulation of algorithm distinguishes the proposed system from similar ones, particularly due to its intelligent monitoring and its real time detection of the elderly&amp;rsquo;s fall. The average accuracy (AAC), detection rate (DR) and insignificant false alarm rate (FAR) are 94%, 92.91% and 5.52% respectively in acceptable level. The 92% sensitivity and 94.47% specificity indicate the ability of the system in identifying the incidents similar to the fall.&lt;/p&gt;

&lt;p style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;strong&gt;Conclusion:&lt;/strong&gt; Many advantages such as high speed in data processing, unique accuracy and sensitivity and time parsimony make a system has particular performance and implementation of it due to intelligent monitoring and Real-Time tracking of seniors in Health Care Center and houses.&lt;/p&gt;
</abstract>
	<keyword_fa>نظارت, زمین‌خوردگی, سالمندان, مدل‌سازی</keyword_fa>
	<keyword>Surveillance, Fall, Elderlies, Modeling.  </keyword>
	<start_page>15</start_page>
	<end_page>23</end_page>
	<web_url>http://salmandj.uswr.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-598-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Khosro</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Rezaee</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>خسرو</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>رضایی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>rezaeekhosro@ymail.com</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Biomedical Engineering Group, Department of Electrical and Computer Engineering, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran. </affiliation>
	<affiliation_fa>گروه مهندسی پزشکی، دانشکدۀ مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه حکیم سبزواری</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Javad</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Haddadnia</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>جواد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>حدادنیا</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>Haddadnia@hsu.ac.ir</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Department of Biomedical Engineering, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه مهندسی پزشکی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران.</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Ahmad</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Delbari</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>احمد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>دلبری</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>Ahmad.delbari@ki.se</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Iranian Research Center on Aging,university of social welfare &amp; rehabilitation sciences ,Tehran, faculty member of Medical University of Sabzevar </affiliation>
	<affiliation_fa>عضو مرکز تحقیقات مسایل اجتماعی و روانی سالمندان، دانشگاه علوم بهزیستی و توانبخشی تهران و عضو هئیت‌علمی دانشگاه علوم پزشکی سبزوار</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Maede</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Madanian</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>مائده</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>مدنیان</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>m_madanian@yahoo.com</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Faculty of Engineering, IsfahanUniversity Isfahan, Iran.</affiliation>
	<affiliation_fa>گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکدۀ مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی اصفهان</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
