Métodos para la diferenciación y regularización de los datos de medición en los sistemas de seguimiento orientado a la salud del adulto mayor

Abstract

La efectividad en la detección de caídas, seguimiento y monitoreo del desplazamiento en adultos mayores enfrenta desafíos cruciales en la actualidad y para garantizar sistemas de monitoreo precisos y eficientes esta investigación tiene como objetivo implementar métodos para la diferenciación y regularización de los datos de medición en los sistemas de seguimiento orientado a la salud del adulto mayor. La metodología de estudio es experimental cuantitativa, obtenido a partir del modelado matemático de los datos de medición en la diferenciación numérica y regularización de diferenciación numérica para el pre-procesamiento de datos de sensores de profundidad, y sensores de radar impulso permitiendo el procesamiento de los datos de medición, con llevando a las experiencias basado en datos sintéticos y en datos del mundo real. Los resultados revelan errores significativos en estimaciones de velocidad sin regularización, los métodos con regularización evidencian secuencias cuasiperiódicas asociadas al movimiento humano en la marcha. Se garantizo la detección de todas las caídas y la optimización de los parámetros en el caso de 26 métodos de diferenciación numérica para las estimaciones de la velocidad, trayectoria de marcha, y detección de las caídas del adulto mayor. Se destaca la relevancia de algoritmos adaptativos para mejorar la precisión en la diferenciación de datos en sistemas de seguimiento, considerando entornos variables y dinámicos, para promover el bienestar de adultos mayores.

The effectiveness of fall detection, tracking and monitoring of displacement in older adults currently faces crucial challenges and to guarantee accurate and efficient monitoring systems this research aims to implement methods for the differentiation and regularization of measurement data in the monitoring systems aimed at the health of the elderly. The study methodology is quantitative experimental, obtained from the mathematical modeling of the measurement data in numerical differentiation and regularization of numerical differentiation for the pre-processing of data from depth sensors, and impulse radar sensors allowing the processing of the measurement data, leading to experiences based on synthetic data and real-world data. The results reveal significant errors in speed estimates without regularization; methods with regularization show quasiperiodic sequences associated with human movement while walking. The detection of all falls and the optimization of the parameters were guaranteed in the case of 26 numerical differentiation methods for the estimates of speed, walking trajectory, and detection of falls in the elderly. The relevance of adaptive algorithms is highlighted to improve the precision in data differentiation in monitoring systems, considering variable and dynamic environments, to promote the well-being of older adults.