介護施設などで高齢者のために椅子座位や車椅子座位でできる体操をお探しではないでしょうか?高齢者に向けた体操は、力も能力も異なる方が参加しているので、立位の不安定な方でもみなさんができる体操を提案するのは一苦労です。そこで今回は、高齢者向けに効果的な体操として、椅子に座って安全にできる「体幹・太もも」の柔軟性向上ストレッチを厳選して10種類ご紹介します。 高齢者向けの体操は「椅子に座ったまま」が基本! 介護施設で開催される高齢者向けの体操では、筋トレやストレッチ、バランス、転倒予防、口腔体操など様々な集団体操がありますが、数名〜数十名の集団で行うことがほどんどです。 ご高齢者の多くは、加齢に伴う様々な身体能力の低下や病気を抱えています。中には車椅子の方もいらっしゃるのではないでしょうか。そのため高齢者に向けた体操を行う場合は、「転倒の危険性が少なく」「過剰な負担をかけない」体操が求められています。 これらを踏まえると車椅子の方や運動習慣のない方でも安全に取り組める「椅子に座ったまま」の姿勢が基本となります! 高齢者向けの体操はストレッチが効果的! ご高齢者においては若い頃と比べて運動量が少なくなったり、運動習慣も乏しくなります。ましてや、車椅子の方は体を動かす機会が激減するので全身の血行の循環が悪くなったり、筋肉自体が凝り固まってしまうこともあります。そのようなご高齢者にはストレッチがオススメです。 【 ストレッチの効果 】 1. 血行循環の改善 2. 筋肉の萎縮の予防 3. オフィスでできる筋トレ。あなたのデスクをジムにする5つのメニュー | QOOL. 筋肉の柔軟性の向上 4. 神経機能の正常化 また、運動習慣がないご高齢者に対して急に運動を提案しても、負担が大きく抵抗もあります。そのため、まずは比較的簡単に取り組める「ストレッチ」から体を動かす習慣をつけてもらうこともできます。 さらに介護現場だけでなく、自宅でもストレッチを続けることで、生活習慣病の予防やメタボリックシンドローム、 ロコモティブシンドローム(運動器症候群) 、フレイル、 サルコペニア の予防にも効果が期待できます! 高齢者向け体操の注意点 ご高齢者においてはストレッチを行うことでのリスクも伴う場合があります。体操を行う場合は以下の疾患・疾病には注意して運動を実施しましょう。 【 高齢者向けストレッチ体操の注意点 】 1. 静脈瘤を患っている方 2. 心疾患を患っている方 3.
足を肩幅より少し広めに開いて立つ 2. 両手を肩で組む 3. 股関節を沈めるように体を降ろしていく 4. 降ろした位置で1秒キープ 5. ゆっくりともとの体勢に戻る 6. 3~5を繰り返す 1セット8~12回を3セット繰り返しましょう。 ■スクワットのポイント ・膝を前に出さないことを意識して動かさないこと。 ・背中と脛を平行にすることを意識すること ・視線は常に前を向くこと シシースクワット シシースクワットは強度を高めた、スクワットのバリエーションの1つ。 体を後ろに傾けて立ち上がる、その特徴的な動作は太もも前部の大腿四頭筋を集中的に追い込むことができます。大腿四頭筋を中心に鍛えたいという人におすすめのトレーニング。 ■正しいシシースクワットのやり方 1. 体を支えることができる物を用意する 2. 片手でそれを握り、もう片方の腕は腰に置く 3. 両膝を曲げながら体を後ろに傾ける 4. つま先に力を入れてゆっくりともとの体勢に戻る 5. 3~4を繰り返す 1セット8~12回を3セット繰り返しましょう。 ■シシースクワットのポイント ・ダンベルなどを持つことで更に負荷を上昇させることができます。 ・太もも全面の収縮、伸展を意識すること。 ・体幹に力を入れて姿勢をぶらさないようにしましょう。 バックエクステンション 出典: バックエクステンションでは脊柱起立筋、大殿筋、ハムストリングスといった3種類の筋肉を鍛えることができます。 継続して行うことで、ヒップアップや代謝の上昇、姿勢の改善といった効果を期待することができるおすすめのトレーニングです。 ■正しいバックエクステンションのやり方 1. うつぶせになり両手を体の横に構える 2. 上体と下半身を床から離す 3. 筋肉の収縮を感じるところで1秒間キープ 4. ゆっくりともとの体勢に戻る 5. 3と4を繰り返す 1セット8~12回を3セット繰り返す。 ■バックエクステンションのポイント ・足を後ろにそらすことを意識することで、よりハムストリングスに効かせることができます。 ・背中は反らしすぎず曲げすぎず自然な体制をキープ。 ・フォームをゆっくりと行うことで負荷をあげることができます。 ダンベルを使用したトレーニングメニュー ダンベルスクワット ダンベルを持つことにより、負荷が上昇したスクワットのバリエーション。 通常のスクワットとフォームの大きな違いはないものの、自重よりも高い負荷をかけることができるので効率的にトレーニングを行うことができます。 ダンベルさえあればできてしまうので、自宅でもできる点も魅力的。 ■正しいダンベルスクワットのやり方 1.
背中を曲げないように気をつけながらできるだけ高く片足をまっすぐ伸ばす。 4. その後ゆっくりと膝を曲げて足をおろす。 片足10回を目安に行うのがおすすめです。 大腿四頭筋を鍛えることで、現在のシェイプアップに役立つことはもちろん、 将来、寝たきりになるリスクが減るそうなので、今からでも鍛えておいて損のない筋肉です。 上半身だって鍛えたい! いやいや下半身や腹筋だけでなく上半身も鍛えたいんだ! という欲張りなあなたにお勧めの筋トレがシーテッドチェストスクイーズです。 座りながら行う筋トレは主に腹筋や下半身を鍛えるものが多い中このシーテッドチェストスクイーズは 大胸筋をきたえることができるトレーニングです。 【シーテッドチェストスクイーズのやり方】 1. 毎回のことですがまずは姿勢を正して座る 2. 両方の手のひらを胸の前で合わせる 3. 両方の手にそれぞれ力をいれ押し合う。(その状態で6~8秒くらいキープする) 4. 力を緩めていき、再度繰り返す。 大胸筋を鍛えるメリットは何といっても見た目がよくなることです。 男性であれば厚い胸板を、また女性であればバストアップも望めます さらに腕も鍛えたいわというあなたにおすすめなのがこちらのペットボトルバイセップカール 本来はバーベルまたはダンベルなどを使用して行うトレーニングですが さすがに職場にバーベルやダンベルを持ち込むのは厳しいので、 ここは身近なもので代用しましょう。 【ペットボトルバイセップカールのやり方】 1. 言われなくても分かっているでしょうが一応言っておきましょう。まずは姿勢を正して座る。 2. 片手に飲みかけのペットボトルを持ちます(重さはお好みで調整してください) 3. そのペットボトルを肩に引き寄せるようにまっすぐ曲げていきます 4. 15回程度繰り返します 5. 逆の腕も同様に繰り返します。 この運動で鍛えられるのは上腕二頭筋。ポ●イがホウレンソウを食べたときに出てくるあれですね。 引き締まった二の腕を作るためには欠かせない存在です。 以上5つの筋トレを紹介してみました。 皆さんも良い筋トレライフを! 目指せ! 健康デザイナー!! こちらも合わせてお読みください!! すぐできる! カラダのリズムを整える方法。 【デザイナー必見】パソコン疲れ(肩こり・眼精疲労)を改善しよう
」をつけると シェルコマンドの実行が出来る。 画像にしちゃう日本語フォントをインストールしてみよう。 Colaboratoryで日本語フォントのインストール! apt-get -y install fonts-ipafont-gothic インストールされたフォントのパスを確認してみよう。 TTFファイルのパスを確認する import nt_manager as fm fonts = fm. findSystemFonts () for font in fonts: print ( str ( font), " ", fm. FontProperties ( fname = font). get_name ()) # 出力は省略。こんなパスの場所を確認出来る # /usr/share/fonts/truetype/ 文字列を画像にする関数 Pythonの画像処理ライブラリ(Pillow)で 白色背景画像に文字を書き込み、 全体を画像として保存する。 これで、好きな「文字」を「画像」に出来る。 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont ## 与えられた文字列を、画像にする関数 ## 1文字あたりのサイズ&縦横の文字数も引数で指定 def str2img ( input_str, yoko_mojisuu, tate_mojisuu, moji_size): # 真っ白な背景画像を生成する # 横(縦)幅 = 文字サイズ× 横(縦)文字数 img = Image. new ( 'RGBA', ( moji_size * yoko_mojisuu, moji_size * tate_mojisuu), 'white') # 背景画像上に描画を行う draw = ImageDraw. 考える技術 書く技術 入門 違い. Draw ( img) # フォントの読み込みを行う。(環境によって異なる) myfont = ImageFont. truetype ( " /usr/share/fonts/truetype/", moji_size) # 文字を書く。基本は以下で済むが、今回は1文字ずつ記入 # ((0, 0), input_str, fill=(0, 0, 0), font = myfont) # ※備考:1文字ずつ記入の場合、半角と全角を区別しないといけなくなる # (今回は全角前提とする) # fillは、文字の色をRBG形式で指定するもの。今回は黒なので0, 0, 0固定 # 縦横のサイズに合せて1文字ずつ描画 yoko_count = 0 tate_count = 0 for char in input_str: #縦の文字数の許容量を途中でオーバーしてしまった場合は終了 if tate_count >= tate_mojisuu: break #所定の位置に1文字ずつ描画 draw.
深層距離学習についても、いつか書きたいと思います(いつか…) 本記事をきっかけに、距離学習(Metric Learning)を実践しました!という人が現れたら最高に嬉しいです。 理系応援ブロガー"はやぶさ" @Cpp_Learning は頑張る理系を応援します! 第三章(完) おまけ -問題解決に使える武器たち- くるる ちょっと待ったーーーー! Amazon.co.jp: 考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則 : バーバラ ミント, Minto,Barbara, 康司, 山崎: Japanese Books. (突然でてきたフクロウの"くるる" @ kururu_owl が今日も可愛い) 本記事の冒頭で4つの例を提示しているに… ➌あのモノマネ芸人の歌声は人気歌手にそっくりだ ➌の例だけ、一切触れてないよね? でも以下ことは説明済みだよ。 くるるちゃん振動や信号処理については以下の記事で勉強済みでしょ? 機械学習未使用!Pythonでゼロから始める振動解析 【データ分析入門】機械学習未使用!Pythonでゼロから始める振動解析 機械学習(深層学習含む)によるデータサイエンスが流行っていますが、フーリエ解析などの振動解析により、異常検知を行うこともできます。本記事はデータ分析/振動解析学ぶための実践的なチュートリアル記事です。... 機械学習未使用!Hampelフィルタで外れ値検出(異常検知) 【信号処理入門】機械学習未使用!Hampelフィルタで外れ値検出(異常検知) -Python- 機械学習(深層学習含む)による異常検知が流行っていますが、信号処理のフィルタで外れ値検出(異常検知)を行うこともできます。本記事は信号処理の基礎から実践(フィルタ設計)まで実践的に学べるチュートリアル記事です。... 深層学習(LSTM)による時系列データ予測もやったことあるよね? MXNetとLSTMで時系列データ予測 MXNetとLSTMで時系列データ予測 -入門から実践まで- こんにちは。 ディープラーニングお兄さんの"はやぶさ"@Cpp_Learningだよー 前回『MXNetで物体検出』に関する... それで、今回は距離学習入門もしたと… くるるちゃんは既に問題解決に使える「信号処理」・「振動解析」・「機械学習」・「距離学習」など、たくさんの武器を持ってる状態だよ。今のくるるちゃんなら、自力で➌の例を実践できると思うよ。 武器いっぱい…!!! ちょっと自力で実践してみる!音=振動だし、まずはFFTで… あ!はやぶさ先生 最初は口出さないでよね あらあら。好奇心旺盛に成長して先生は嬉しいです!笑 本サイト: はやぶさの技術ノート で公開している記事を自分なり理解・吸収できれば、問題解決の武器になります。 問題に対し、あらゆる解決手段を提案・実践できるエンジニアってカッコイイと思いますよ!くるるちゃんのように➌の例を色々なアプローチで実践してみませんか?
append ( g) #1行終わるごとにテンポラリリストを最終出力に追加 result_graylist. マクロを書く準備をする（VBAとVBE）｜VBA再入門. append ( tmp_graylist) return result_graylist # 与えたグレイリストを、白=1、黒=0のリストに変換する関数 # 黒が多い画像⇒全て黒、や、色の薄い画像⇒全て白、にならないように、 # 閾値として、平均値を取得した後で、その閾値との大小で判定する # よって、薄い画像が全部白に、濃い画像が全部黒に、などはならない import numpy as np def graylist2wblist ( input_graylist): #与えられた二次元配列の値の平均値を求める(npを使っても良いが) gray_sum_list = [] for tmp_graylist in input_graylist: gray_sum_list. append ( sum ( tmp_graylist) / len ( tmp_graylist)) gray_ave = sum ( gray_sum_list) / len ( gray_sum_list) print ( "灰色平均値: ", gray_ave) # 最終的に出力する二次元の白黒リスト result_wblist = [] tmp_wblist = [] for tmp_gray_val in tmp_graylist: #閾値と比べて大きいか小さいかによって1か0を追加 if tmp_gray_val >= gray_ave: tmp_wblist. append ( 1) else: tmp_wblist. append ( 0) result_wblist.
と思った人がいるかもしれませんが、視覚情報=画像(この例では顔写真)だと考えれば、画像は画素の集合体で行列(数値データ)として扱えます。 はやぶさ 画像の基礎については、以下の記事に書いたので、良ければ参考にして下さい 【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで 画像処理の基礎(画素操作)から深層学習のCNN設計までカバーした記事です。画像処理にはOpenCVとPythonを使用しました。画像処理入門、深層学習入門、どちらも取り組みたい人におすすめの記事です。... 距離や空間について 「基準から遠いか近いかで、同じか否かを判定できる」 と説明しました。つまり、 基準Aと対象Bの 距離を算出 できれば、同じか否かを判定 できます。 距離といえば、三角形の斜辺を求めるときに使う「三平方の定理」があります。この定理で算出できる距離は、正確にはユークリッド距離と呼ばれています。 引用元: 【Day-23】機械学習で使う"距離"や"空間"をまとめてみた|PROCRASIST ユークリッド距離以外にもマンハッタン距離やチェビシェフ距離などがあります。各距離を比較した面白い記事があるので紹介します。 地球上のA地点に住む織姫とB地点に住む彦星のAB間距離を様々な手法で算出した結果、 ユークリッド距離では"16. 91km"・マンハッタン距離では"20.
変数hoge と記述する必要があります。 Sheet1の、 Sheet1. 変数hoge 以下も参考してください。 第108回.