論文の概要: Machine Learning-based Classification of Active Walking Tasks in Older Adults using fNIRS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03987v2
• Date: Wed, 10 Feb 2021 12:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 12:11:04.915497
• Title: Machine Learning-based Classification of Active Walking Tasks in Older Adults using fNIRS
• Title（参考訳）: fNIRSを用いた高齢者のアクティブウォーキングタスクの機械学習に基づく分類
• Authors: Dongning Ma, Meltem Izzetoglu, Roee Holtzer, Xun Jiao
• Abstract要約: 機能的近赤外分光法(fNIRS)により測定された前頭前皮質における歩行の皮質制御は、年齢、性別、認知状態、および様々な年齢関連疾患によって抑制されている。 我々は、fNIRS信号に基づいて、高齢者のアクティブウォーキングタスクを分類するための機械学習手法を用いた分類モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0953361712358025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decline in gait features is common in older adults and an indicator of disability and mortality. Cortical control of gait, specifically in the pre-frontal cortex as measured by functional near infrared spectroscopy (fNIRS), during dual task walking has shown to be moderated by age, gender, cognitive status, and various age-related disease conditions. In this study, we develop classification models using machine learning methods to classify active walking tasks in older adults based on fNIRS signals into either Single-Task-Walk (STW) or Dual-Task-Walk (DTW) conditions. In this study, we develop classification models using machine learning methods to classify active walking tasks in older adults based on fNIRS signals into either single-task walking (STW) or dual-task walking (DTW). The fNIRS measurements included oxyhemoglobin (HbO2) and deoxyhemoglobin (Hb) signals obtained from prefrontal cortex (PFC) of the subject performing on the ground active walking tasks with or without a secondary cognitive task. We extract the fNIRS-related features by calculating the minimum, maximum, mean, skewness and kurtosis values of Hb and Hbo2 signals. We then use feature encoding to map the values into binary space. Using these features, we apply and evaluate various machine learning methods including logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (kNN), multilayer perceptron (MLP), and Random Forest (RF). Results showed that the machine learning models can achieve around 97\% classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 歩行能力の低下は高齢者によく見られ、障害や死亡の指標である。 機能的近赤外分光法(fNIRS)によって測定された前頭前皮質における歩行の皮質制御は、二重タスク歩行中に年齢、性別、認知状態、および様々な年齢関連疾患条件によって緩和されることが示されている。 本研究では, FNIRS信号に基づく高齢者のアクティブ歩行タスクを, 単一タスク・ウォーク (STW) またはデュアルタスク・ウォーク (DTW) のどちらかの条件に分類する機械学習手法を用いた分類モデルを開発する。 本研究では, FNIRS信号に基づく高齢者のアクティブウォーキングタスクを, シングルタスクウォーキング (STW) またはデュアルタスクウォーキング (DTW) に分類する機械学習手法を用いた分類モデルを開発する。 fNIRS測定では,前頭前皮質 (PFC) から得られたオキシヘモグロビン (HbO2) とデオキシヘモグロビン (Hb) の信号が, 二次認知タスクの有無にかかわらず, 地上歩行タスクで実行された。 我々は,HbおよびHbo2信号の最小値,最大値,平均値,歪値,曲率を算出し,fNIRS関連特徴を抽出する。 次に、機能エンコーディングを使用して値をバイナリ空間にマッピングします。 これらの特徴を利用して、ロジスティック回帰(LR)、決定木(DT)、サポートベクターマシン(SVM)、k近傍(kNN)、多層パーセプトロン(MLP)、ランダムフォレスト(RF)など、さまざまな機械学習手法を適用し、評価します。 その結果、機械学習モデルが約97\%の分類精度を達成できることが示された。

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