Crean la base de datos más grande para la detección de caídas

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Crean la base de datos más grande para la detección de caídas

Ciudad de México, 19 de mayo de 2019.- De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), las caídas son, a nivel global, la segunda causa principal de lesiones y muertes no intencionales. Las caídas en personas de la tercera edad son más frecuentes. Según el estudio de la OMS en 2015, tan sólo en México, más del 30% de esta población ha sufrido al menos una caída en el último año. Por lo tanto, las caídas humanas se consideran un problema de salud muy importante.

 

Con la finalidad de prestar servicios de atención y asistencia a las personas adultas, se han generados diferentes programas y estrategias, incluyendo las de enfoque tecnológico. En este sentido, investigadores de la Universidad Panamericana Campus México, con apoyo del Fondo Fomento a la Investigación UP 2017, crearon recientemente la base de datos llamada UP-Fall Detection Dataset que permite el análisis, diseño y desarrollo de técnicas enfocadas a la detección oportuna de caídas.

 

Sobre la investigación

 

El equipo de investigadores, liderado por la Dra. Lourdes Martínez, equipó un laboratorio con diferentes fuentes de recolección de datos, incluyendo: cinco sensores vestibles para registrar los movimientos de las personas, seis sensores ambientales que detectan la posición de las personas en una habitación, un sensor de electroencefalografía para la extracción de señales cerebrales y dos cámaras de video colocadas en diferentes posiciones alrededor del cuarto. Debido a los sensores heterogéneos empleados en el estudio, a este tipo de bases de datos se les conoce como multimodales.

 

Fue así como 17 voluntarios realizaron una serie de actividades diarias como caminar, correr, saltar, recostarse y sentarse; así como seis diferentes tipos de caídas, con la finalidad de registrar diversos comportamientos. Al final, los profesores de la Facultad de Ingeniería obtuvieron más de 850 GB en datos, lo que equivalen a alrededor de cinco horas de filmación en videos y registros de los sensores.

 

 

El objetivo de esta base de datos es promover y apoyar el desarrollo de métodos y tecnologías para la detección de caídas humanas; principalmente en comunidades científicas donde el consumo de datos es importante para su aplicación, como inteligencia artificial y ciencia de datos. Para lograr esta intención, los investigadores realizaron un estudio de la información recopilada y la publicaron en la revista Sensors. Además, para potenciar el desarrollo tecnológico en el área de la prevención, monitoreo y asistencia en personas adultas, el equipo de investigadores decidió hacer pública la base de datos.

 

Actualmente, esta es la base de datos multimodal para detección de caídas, de acceso abierto, más grande del mundo por su volumen de información, número de voluntarios, actividades y caídas registradas, y fuentes de información utilizadas.

 

El logro de estos resultados forma parte de las estrategias de la Facultad de Ingeniería de esta casa de estudios sobre la realización de investigación cercana a las problemáticas sociales de nuestro país y el mundo.

 

 

Datos de los investigadores:

Dra. Lourdes Martínez

lmartine@up.edu.mx

 

Dr. Hiram Ponce

hponce@up.edu.mx

 

Dr. Jorge Brieva

jbrieva@up.edu.mx

 

Dr. Ernesto Moya

emoya@up.edu.mx

 

Datos de la publicación:

Lourdes Martínez-Villaseñor, Hiram Ponce, Jorge Brieva, Ernesto Moya-Albor, José Núñez-Martínez, Carlos Peñafort-Asturiano, “UP-Fall Detection Dataset: A Multimodal Approach”, Sensors 19(9), 1988: 2019, doi:10.3390/s19091988.

 

La base de datos se puede descargar desde:

https://sites.google.com/up.edu.mx/har-up/