論文の概要: Automatic Unstructured Handwashing Recognition using Smartwatch to Reduce Contact Transmission of Pathogens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13405v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 14:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 13:45:39.830799
• Title: Automatic Unstructured Handwashing Recognition using Smartwatch to Reduce Contact Transmission of Pathogens
• Title（参考訳）: スマートウォッチを用いた自動非構造ハンドウォッシング認識による病原体の接触伝達低減
• Authors: Emanuele Lattanzi, Lorenzo Calisti, Valerio Freschi
• Abstract要約: SARSCoV-2ウイルスは呼吸液滴や接触によって伝染する。 現在のスマートウォッチは、被験者がいつ手を洗っているか、または手をこすっているかを認識でき、周波数や時間などのパラメータを監視することができる。 予備実験の結果,深層学習と標準学習のそれぞれで95%,約94%の分類精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current guidelines from the World Health Organization indicate that the SARSCoV-2 coronavirus, which results in the novel coronavirus disease (COVID-19), is transmitted through respiratory droplets or by contact. Contact transmission occurs when contaminated hands touch the mucous membrane of the mouth, nose, or eyes. Moreover, pathogens can also be transferred from one surface to another by contaminated hands, which facilitates transmission by indirect contact. Consequently, hands hygiene is extremely important to prevent the spread of the SARSCoV-2 virus. Additionally, hand washing and/or hand rubbing disrupts also the transmission of other viruses and bacteria that cause common colds, flu and pneumonia, thereby reducing the overall disease burden. The vast proliferation of wearable devices, such as smartwatches, containing acceleration, rotation, magnetic field sensors, etc., together with the modern technologies of artificial intelligence, such as machine learning and more recently deep-learning, allow the development of accurate applications for recognition and classification of human activities such as: walking, climbing stairs, running, clapping, sitting, sleeping, etc. In this work we evaluate the feasibility of an automatic system, based on current smartwatches, which is able to recognize when a subject is washing or rubbing its hands, in order to monitor parameters such as frequency and duration, and to evaluate the effectiveness of the gesture. Our preliminary results show a classification accuracy of about 95% and of about 94% for respectively deep and standard learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 世界保健機関(WHO)の現在のガイドラインでは、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の原因となるSARSCoV-2は、呼吸液滴や接触液滴を通じて伝染している。 接触伝達は、汚染された手が口、鼻、目の粘膜に触れるときに起こる。 さらに、汚染された手で病原体を別の表面から別の表面へ移動させることもでき、間接接触による伝達を促進する。 このため、SARSCoV-2ウイルスの拡散を防ぐための手衛生が非常に重要である。 さらに、手洗いや手洗いは、一般的な風邪、インフルエンザ、肺炎を引き起こす他のウイルスや細菌の伝染も破壊し、全体的な病気の負担が軽減される。 加速度、回転、磁場センサーなどを含むスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスや、機械学習や近年のディープラーニングといった最新の人工知能技術によって、歩行、階段、ランニング、拍手、座位、睡眠といった人間の活動の認識と分類のための正確なアプリケーションの開発が可能になる。 本研究は,被験者が手を洗うか洗うかを認識可能な,現在のスマートウォッチに基づく自動システムの実現可能性を評価し,周波数や時間などのパラメータを監視し,ジェスチャーの有効性を評価する。 予備実験の結果,深層学習と標準学習のそれぞれで95%,約94%の分類精度が得られた。

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