論文の概要: Interpretable Deep Learning for the Remote Characterisation of
Ambulation in Multiple Sclerosis using Smartphones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09171v1
- Date: Tue, 16 Mar 2021 16:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-17 15:46:25.642474
- Title: Interpretable Deep Learning for the Remote Characterisation of
Ambulation in Multiple Sclerosis using Smartphones
- Title（参考訳）: スマートフォンを用いた多発性硬化症の遠隔診断のための解釈型深層学習
- Authors: Andrew P. Creagh, Florian Lipsmeier, Michael Lindemann and Maarten De
Vos
- Abstract要約: スマートフォンの慣性センサデータに適用した深層畳み込みニューラルネットワーク (dcnn) は, 健常者とms群との区別が良好であった。
同様の大規模オープンソースデータセットからの転送学習(tl)モデルを提案した。
ブラックボックス」深層ネットワークの透明性の欠如は、臨床応用における深層学習の広く受け入れられる最大の障害の1つである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5547766520356547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of digital technologies such as smartphones in healthcare
applications have demonstrated the possibility of developing rich, continuous,
and objective measures of multiple sclerosis (MS) disability that can be
administered remotely and out-of-clinic. In this work, deep convolutional
neural networks (DCNN) applied to smartphone inertial sensor data were shown to
better distinguish healthy from MS participant ambulation, compared to standard
Support Vector Machine (SVM) feature-based methodologies. To overcome the
typical limitations associated with remotely generated health data, such as low
subject numbers, sparsity, and heterogeneous data, a transfer learning (TL)
model from similar large open-source datasets was proposed. Our TL framework
utilised the ambulatory information learned on Human Activity Recognition (HAR)
tasks collected from similar smartphone-based sensor data. A lack of
transparency of "black-box" deep networks remains one of the largest stumbling
blocks to the wider acceptance of deep learning for clinical applications.
Ensuing work therefore aimed to visualise DCNN decisions attributed by
relevance heatmaps using Layer-Wise Relevance Propagation (LRP). Through the
LRP framework, the patterns captured from smartphone-based inertial sensor data
that were reflective of those who are healthy versus persons with MS (PwMS)
could begin to be established and understood. Interpretations suggested that
cadence-based measures, gait speed, and ambulation-related signal perturbations
were distinct characteristics that distinguished MS disability from healthy
participants. Robust and interpretable outcomes, generated from high-frequency
out-of-clinic assessments, could greatly augment the current in-clinic
assessment picture for PwMS, to inform better disease management techniques,
and enable the development of better therapeutic interventions.
- Abstract（参考訳）: 医療アプリケーションにおけるスマートフォンなどのデジタル技術の出現は、遠隔および非気候で管理可能な多発性硬化症(ms)障害の豊かで連続的で客観的な対策を開発する可能性を実証した。
本研究では,スマートフォンの慣性センサデータに適用したディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を,標準のSVM(Support Vector Machine)機能ベース手法と比較して,MS参加者のアンブレーションと健全性をよく区別することを示した。
低被験者数、スパーシティ、異種データなど、リモートで生成された健康データに関連する典型的な制限を克服するために、同様の大規模オープンソースデータセットからの転送学習(tl)モデルを提案した。
我々のTLフレームワークは、類似のスマートフォンセンサデータから収集したHAR(Human Activity Recognition)タスクの照準情報を利用した。
ブラックボックス」深層ネットワークの透明性の欠如は、臨床応用における深層学習の広く受け入れられる最大の障害の1つである。
その後の研究は、Layer-Wise Relevance Propagation (LRP)を用いて、関連ヒートマップに起因するDCNNの決定を可視化することを目的としている。
LRPフレームワークを通じて、健康な人とMS(PwMS)の人との相互関係を反映したスマートフォンベースの慣性センサーデータから取得したパターンが確立され、理解されるようになった。
また, 健常者からMS障害を区別する特徴として, リズムに基づく測定, 歩行速度, 振動関連信号摂動が示唆された。
高頻度の気候外評価から生じるロバストで解釈可能な結果は、pwmの現在の気候内評価図を大幅に強化し、より良い疾患管理技術を提供し、より良い治療介入の開発を可能にする。
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