論文の概要: Multimodal Indoor Localisation for Measuring Mobility in Parkinson's Disease using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06142v1
• Date: Thu, 12 May 2022 15:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:27:55.910006
• Title: Multimodal Indoor Localisation for Measuring Mobility in Parkinson's Disease using Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたパーキンソン病の移動度測定のためのマルチモーダル室内局在
• Authors: Ferdian Jovan, Ryan McConville, Catherine Morgan, Emma Tonkin, Alan Whone, Ian Craddock
• Abstract要約: パーキンソン病の10人から収集したデータと、さまざまなセンサーを備えたスマートホームで5日間生活した10人のコントロールを使っています。 屋内でより効果的にローカライズするために、2つのデータモダリティを利用したトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 提案手法は,a) 時間的相関を異なる尺度とレベルで学習し,b) 様々なゲーティング機構を用いて,モダリティ内で関連する特徴を選定し,不必要なモダリティを抑制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.683727984711853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD) is a slowly progressive debilitating neurodegenerative disease which is prominently characterised by motor symptoms. Indoor localisation, including number and speed of room to room transitions, provides a proxy outcome which represents mobility and could be used as a digital biomarker to quantify how mobility changes as this disease progresses. We use data collected from 10 people with Parkinson's, and 10 controls, each of whom lived for five days in a smart home with various sensors. In order to more effectively localise them indoors, we propose a transformer-based approach utilizing two data modalities, Received Signal Strength Indicator (RSSI) and accelerometer data from wearable devices, which provide complementary views of movement. Our approach makes asymmetric and dynamic correlations by a) learning temporal correlations at different scales and levels, and b) utilizing various gating mechanisms to select relevant features within modality and suppress unnecessary modalities. On a dataset with real patients, we demonstrate that our proposed method gives an average accuracy of 89.9%, outperforming competitors. We also show that our model is able to better predict in-home mobility for people with Parkinson's with an average offset of 1.13 seconds to ground truth.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、徐々に進行する神経変性疾患である。 室内での移動量や部屋間の移動速度などの局所化は、移動度を表すプロキシ結果を提供し、デジタルバイオマーカーとして、この病気が進行するにつれて移動度がどのように変化するかを定量化することができる。 パーキンソン病の10人から収集したデータと、さまざまなセンサーを備えたスマートホームで5日間生活した10人のコントロールを使っています。 屋内でより効果的にローカライズするために,ウェアラブルデバイスから受信信号強度指標(RSSI)と加速度計データという2つのデータモダリティを利用したトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 我々のアプローチは非対称でダイナミックな相関を a)異なるスケールとレベルの時間的相関を学習し、 b) 様々なゲーティング機構を利用して,モダリティ内で関連する特徴を選定し,不必要なモダリティを抑制すること。 実患者を対象とするデータセットでは,提案手法が平均89.9%の精度を示し,競争相手を上回った。 また、我々のモデルはパーキンソン病患者に対する家庭内移動率を1.13秒で予測できることを示した。

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