Fyysisen aktiivisuuden mittaaminen

 

VTT auttaa asiakkaitaan keräämään ja analysoimaan puettavista liiketunnistimista saatavia tietoja. Näin voidaan seurata automaattisesti esim. aktiviteettien päivittäistä määrää ja tyyppejä.

VTT:n algoritmeilla voidaan analysoida reaaliaikaista mittaustietoa, jota saadaan esimerkiksi kiihtyvyysanturista, ja havaita erilaisia aktiviteetteja: istuminen, seisominen, käveleminen, juokseminen, pyöräileminen, soutaminen, jalkapallon pelaaminen ja nukkuminen. VTT kehittää puettavia antureita, algoritmeja sekä ohjelmistosovelluksia tietojen analysointiin ja visualisointiin.

Monien perinteisten luokittelumenetelmien sijaan VTT:n algoritmit eivät vaadi paljon tietojenkäsittelyä, joten niitä voidaan käyttää myös upotetuissa sovelluksissa, kuten matkapuhelimissa ja puettavissa laitteissa. VTT:n algoritmit ja ohjelmistot ovat lukuisten tieteellisten tutkimusprojektien tulosta. VTT:n julkaisuihin viitataan laajalti, ja ne ovat maailman huipputasoa.

Aktiviteettityypin lisäksi on mahdollista tuottaa myös tarkempi analyysi esimerkiksi askelmäärästä tai kädenliikkeistä sekä arvioida kokonaisenergiankulutus huomaamattomista puettavista antureista saatavien tietojen perusteella. Tietojen analysoinnin lisäksi VTT on kehittänyt antureita validointitutkimuksia varten sekä kehittänyt protokollan tietojen keräämistä varten. VTT kehittää lisäksi ohjelmistosovelluksia tietojen annotaatiota ja visualisointia varten.

VTT on kehittänyt asiakkaidensa tuotteisiin räätälöityjä algoritmeja useissa projekteissa. Asiakkaitamme ovat esimerkiksi Firstbeat Technologies  ja Nokia.

Missä liikeanalyysia voidaan hyödyntää?

Algoritmeja voidaan käyttää erilaisissa sovelluksissa, kuten itsenäisessä seurannassa, ennaltaehkäisevässä hoidossa, kuntoutusohjelmissa, työterveydenhuollossa, stressitutkimuksissa, exposome-tutkimuksissa jne. Johdettuja tietoja voidaan hyödyntää esimerkiksi käyttäjien profiloinnissa ja valmennuksessa.

VTT hyödyntää projekteissa nykyisiä tietoja, algoritmeja, tietojen annotointi- ja visualisointisovelluksia sekä PHS-laboratiorion laitteita, kuten juoksumattoa, kuntopyörää, soutulaitetta ja viitemittauslaitteita.

Fyysisten aktiviteettien mittaustyö käynnistyi kansallisessa Palantir-projektissa, jossa toteutettiin kontekstintunnistusta puettavien antureiden datalla. Työtä sovelletaan tällä hetkellä eurooppalaisessa PredictND-projektissa, jossa tutkitaan käyttäjän liiketietojen hyödyntämissä dementian ennustamisessa www.predictnd.eu.

VTT:n julkaisuja aiheesta:

[1] "Activity classification using realistic data from wearable sensors"; Pärkkä, Juha; Ermes, Miikka; Korpipää, Panu; Mäntyjärvi, Jani; Peltola, Johannes; Korhonen, Ilkka. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. Vol. 10 (2006) No: 1, s. 119–128

[1] "Detection of daily activities and sports with wearable sensors in controlled and uncontrolled conditions"; Ermes, Miikka; Pärkkä, Juha; Mäntyjärvi, Jani; Korhonen, Ilkka. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. Vol. 12 (2008) No: 1, s. 20–26

[1] "Estimating intensity of physical activity: a comparison of wearable accelerometer and gyro sensors and 3 sensor locations"; Pärkkä, Juha; Ermes, Miikka; Antila, Kari; Gils, Mark van; Mänttäri, Ari; Nieminen, Heikki.

Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC, IEEE:n 29. vuosittainen kansainvälinen konferenssi. Lyon, Ranska, 23.–26.8.2007. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (2007) , 386