論文の概要: Personalized Step Counting Using Wearable Sensors: A Domain Adapted LSTM Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08975v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 19:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 04:40:20.635462
• Title: Personalized Step Counting Using Wearable Sensors: A Domain Adapted LSTM Network Approach
• Title（参考訳）: ウェアラブルセンサを用いたパーソナライズされたステップカウント:ドメイン適応LSTMネットワークアプローチ
• Authors: Arvind Pillai, Halsey Lea, Faisal Khan, Glynn Dennis
• Abstract要約: paモニター内の3軸加速度計は、デバイスと個人間のステップカウント精度を向上させるために利用される。 オープンソースの生センサデータを用いて、ステップカウントをモデル化するための長期記憶(LSTM)深層ニューラルネットワークを構築した。 少量の主題別データは、個々のステップカウント精度の高いパーソナライズモデルを作成するためにドメイン化されました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Activity monitors are widely used to measure various physical activities (PA) as an indicator of mobility, fitness and general health. Similarly, real-time monitoring of longitudinal trends in step count has significant clinical potential as a personalized measure of disease related changes in daily activity. However, inconsistent step count accuracy across vendors, body locations, and individual gait differences limits clinical utility. The tri-axial accelerometer inside PA monitors can be exploited to improve step count accuracy across devices and individuals. In this study, we hypothesize: (1) raw tri-axial sensor data can be modeled to create reliable and accurate step count, and (2) a generalized step count model can then be efficiently adapted to each unique gait pattern using very little new data. Firstly, open-source raw sensor data was used to construct a long short term memory (LSTM) deep neural network to model step count. Then we generated a new, fully independent data set using a different device and different subjects. Finally, a small amount of subject-specific data was domain adapted to produce personalized models with high individualized step count accuracy. These results suggest models trained using large freely available datasets can be adapted to patient populations where large historical data sets are rare.
• Abstract（参考訳）: 運動モニターは、運動、フィットネス、健康の指標として様々な身体活動(pa)を測定するために広く使われている。 同様に、歩数における経時的傾向のリアルタイムモニタリングは、日常生活活動の変化に関するパーソナライズされた指標として、重要な臨床的可能性を持っている。 しかし, ベンダー, 身体位置, 個人歩容差の整合性は臨床的有用性に限界がある。 paモニター内の3軸加速度計は、デバイスと個人間のステップカウント精度を向上させるために活用できる。 本研究では,(1) 生三軸センサデータをモデル化し,信頼性と精度を両立させるとともに,(2) 一般化されたステップカウントモデルを新たなデータを用いて各歩行パターンに効率よく適用できる,という仮説を立てる。 まず、オープンソースの生センサデータを用いて、ステップカウントをモデル化するための長期記憶(LSTM)深層ニューラルネットワークを構築した。 そして、異なるデバイスと異なる主題を使って、新しい完全に独立したデータセットを生成しました。 最後に,個別化ステップ数精度の高いパーソナライズモデルを作成するために,少量の主題別データをドメイン化した。 これらの結果から, 大規模かつ自由なデータセットを用いてトレーニングしたモデルは, 大規模な歴史的データセットが稀な患者集団に適用可能であることが示唆された。

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