論文の概要: Unsupervised Pre-trained Models from Healthy ADLs Improve Parkinson's
Disease Classification of Gait Patterns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02589v2
- Date: Thu, 7 May 2020 00:56:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 04:38:39.482002
- Title: Unsupervised Pre-trained Models from Healthy ADLs Improve Parkinson's
Disease Classification of Gait Patterns
- Title（参考訳）: 健康なadlからの教師なし事前訓練モデルによる歩行パターンのパーキンソン病分類の改善
- Authors: Anirudh Som, Narayanan Krishnamurthi, Matthew Buman and Pavan Turaga
- Abstract要約: パーキンソン病分類のための加速度計歩行データに関連する特徴を抽出する方法を示す。
我々の事前学習したソースモデルは畳み込みオートエンコーダで構成されており、ターゲット分類モデルは単純な多層パーセプトロンモデルである。
本研究は,Parkinson病分類の課題に対する事前学習モデルの選択が与える影響を,異なる活動群を用いて訓練した2つの異なるソースモデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5939555573102857
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Application and use of deep learning algorithms for different healthcare
applications is gaining interest at a steady pace. However, use of such
algorithms can prove to be challenging as they require large amounts of
training data that capture different possible variations. This makes it
difficult to use them in a clinical setting since in most health applications
researchers often have to work with limited data. Less data can cause the deep
learning model to over-fit. In this paper, we ask how can we use data from a
different environment, different use-case, with widely differing data
distributions. We exemplify this use case by using single-sensor accelerometer
data from healthy subjects performing activities of daily living - ADLs (source
dataset), to extract features relevant to multi-sensor accelerometer gait data
(target dataset) for Parkinson's disease classification. We train the
pre-trained model using the source dataset and use it as a feature extractor.
We show that the features extracted for the target dataset can be used to train
an effective classification model. Our pre-trained source model consists of a
convolutional autoencoder, and the target classification model is a simple
multi-layer perceptron model. We explore two different pre-trained source
models, trained using different activity groups, and analyze the influence the
choice of pre-trained model has over the task of Parkinson's disease
classification.
- Abstract（参考訳）: さまざまな医療アプリケーションに対するディープラーニングアルゴリズムの適用と利用は、着実に関心を集めている。
しかし、そのようなアルゴリズムの使用は、異なる可能性のあるバリエーションをキャプチャする大量のトレーニングデータを必要とするため、困難であることが証明される。
ほとんどの健康アプリケーションでは、研究者は限られたデータを扱う必要があるため、臨床環境での使用は困難です。
データが少ないとディープラーニングモデルが過度に適合する可能性がある。
本稿では, 異なる環境, 異なるユースケース, 異なるデータ分布からのデータをどのように利用できるかを問う。
本稿では,パーキンソン病分類のためのマルチセンサー加速度計歩行データ(target dataset)に関連する特徴を抽出するために,日常生活活動を行う健常者(adls(source dataset))の単一センサ加速度計データを用いて,このユースケースを例示する。
ソースデータセットを使って事前トレーニングしたモデルをトレーニングし、特徴抽出器として使用します。
対象データセットから抽出した特徴は,効果的な分類モデルの訓練に利用できることを示す。
我々の事前学習したソースモデルは畳み込みオートエンコーダで構成されており、ターゲット分類モデルは単純な多層パーセプトロンモデルである。
異なる活動群を用いて訓練された2つの訓練済みソースモデルを調査し,パーキンソン病分類の課題に対する訓練済みモデルの選択の影響を分析した。
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