論文の概要: Fitbeat: COVID-19 Estimation based on Wristband Heart Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09263v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 13:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:26:50.921826
• Title: Fitbeat: COVID-19 Estimation based on Wristband Heart Rate
• Title（参考訳）: fitbeat:リストバンド心拍数に基づく新型コロナウイルスの推計
• Authors: Shuo Liu, Jing Han, Estela Laporta Puyal, Spyridon Kontaxis, Shaoxiong Sun, Patrick Locatelli, Judith Dineley, Florian B. Pokorny, Gloria Dalla Costa, Letizia Leocan, Ana Isabel Guerrero, Carlos Nos, Ana Zabalza, Per Soelberg S{\o}rensen, Mathias Buron, Melinda Magyari, Yatharth Ranjan, Zulqarnain Rashid, Pauline Conde, Callum Stewart, Amos A Folarin, Richard JB Dobson, Raquel Bail\'on, Srinivasan Vairavan, Nicholas Cummins, Vaibhav A Narayan, Matthew Hotopf, Giancarlo Comi, Bj\"orn Schuller
• Abstract要約: 本研究では,新型コロナウイルス感染の疑いのある個人を同定する深層学習手法の可能性について検討した。 参加者はfitbitのリストバンドを使って心拍データを収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.550897317833996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates the potential of deep learning methods to identify individuals with suspected COVID-19 infection using remotely collected heart-rate data. The study utilises data from the ongoing EU IMI RADAR-CNS research project that is investigating the feasibility of wearable devices and smart phones to monitor individuals with multiple sclerosis (MS), depression or epilepsy. Aspart of the project protocol, heart-rate data was collected from participants using a Fitbit wristband. The presence of COVID-19 in the cohort in this work was either confirmed through a positive swab test, or inferred through the self-reporting of a combination of symptoms including fever, respiratory symptoms, loss of smell or taste, tiredness and gastrointestinal symptoms. Experimental results indicate that our proposed contrastive convolutional auto-encoder (contrastive CAE), i. e., a combined architecture of an auto-encoder and contrastive loss, outperforms a conventional convolutional neural network (CNN), as well as a convolutional auto-encoder (CAE) without using contrastive loss. Our final contrastive CAE achieves 95.3% unweighted average recall, 86.4% precision, anF1 measure of 88.2%, a sensitivity of 100% and a specificity of 90.6% on a testset of 19 participants with MS who reported symptoms of COVID-19. Each of these participants was paired with a participant with MS with no COVID-19 symptoms.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、遠隔で収集した心拍データを用いて、新型コロナウイルスの疑いのある個人を同定する深層学習手法の可能性について検討した。 この研究は、現在進行中のEU IMI RADAR-CNS研究プロジェクトのデータを利用して、複数の硬化症(MS)、うつ病、てんかんの患者を監視するウェアラブルデバイスとスマートフォンの実現可能性を調査している。 プロジェクトプロトコルの一部として、Fitbitリストバンドを使用して参加者から心拍データを収集した。 この研究におけるcohortにおけるcovid-19の存在は、陽性のswabテストを通じて確認するか、発熱、呼吸器症状、匂いや味の喪失、疲労、消化管症状などの症状の組み合わせを自己報告することによって推測された。 実験結果から,従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と,コントラスト的損失を使わずに畳み込み自己エンコーダ(CAE)とを併用したコントラスト的自己エンコーダ(コントラスト的CAE)が,従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)より優れていたことが示唆された。 最終コントラストのCAEは95.3%の非重み付き平均リコール、86.4%の精度、aF1の88.2%、100%の感度、90.6%の特異性を達成した。 参加者はそれぞれ、新型コロナウイルスの症状のないMSの参加者とペアを組んだ。

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