論文の概要: Evaluating Performance of Machine Learning Models for Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy Severity Classification using Biomechanical Signals during Gait

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10581v1
• Date: Sat, 21 May 2022 12:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 16:19:51.848919
• Title: Evaluating Performance of Machine Learning Models for Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy Severity Classification using Biomechanical Signals during Gait
• Title（参考訳）: 歩行時バイオメカニカル信号を用いた糖尿病性感覚運動性ポリニューロパチー重症度分類のための機械学習モデルの性能評価
• Authors: Fahmida Haque, Mamun Bin Ibne Reaz, Muhammad Enamul Hoque Chowdhury, Serkan Kiranyaz, Mohamed Abdelmoniem, Emadeddin Hussein, Mohammed Shaat, Sawal Hamid Md Ali, Ahmad Ashrif A Bakar, Geetika Srivastava, Mohammad Arif Sobhan Bhuiyan, Mohd Hadri Hafiz Mokhtar, Edi Kurniawan
• Abstract要約: 糖尿病性感作性ポリニューロパチー(DSPN)は、糖尿病患者によって引き起こされる神経障害の一形態である。 我々は,EMGとGRFデータを用いてDSPN患者を識別する機械学習技術を提案する。 筋電図解析では, GL, VL, TAの筋肉を併用し, トップ14の特徴を用いた92.89%の精度が得られた。 GRF分析では、GRFx, GRFy, GRFz信号から抽出した特徴の組み合わせについて、トップ15の特徴を用いて94.78%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.468954927186232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSPN) is one of the prevalent forms of neuropathy affected by diabetic patients that involves alterations in biomechanical changes in human gait. In literature, for the last 50 years, researchers are trying to observe the biomechanical changes due to DSPN by studying muscle electromyography (EMG), and ground reaction forces (GRF). However, the literature is contradictory. In such a scenario, we are proposing to use Machine learning techniques to identify DSPN patients by using EMG, and GRF data. We have collected a dataset consists of three lower limb muscles EMG (tibialis anterior (TA), vastus lateralis (VL), gastrocnemius medialis (GM) and 3-dimensional GRF components (GRFx, GRFy, and GRFz). Raw EMG and GRF signals were preprocessed, and a newly proposed feature extraction technique scheme from literature was applied to extract the best features from the signals. The extracted feature list was ranked using Relief feature ranking techniques, and highly correlated features were removed. We have trained different ML models to find out the best-performing model and optimized that model. We trained the optimized ML models for different combinations of muscles and GRF components features, and the performance matrix was evaluated. This study has found ensemble classifier model was performing in identifying DSPN Severity, and we optimized it before training. For EMG analysis, we have found the best accuracy of 92.89% using the Top 14 features for features from GL, VL and TA muscles combined. In the GRF analysis, the model showed 94.78% accuracy by using the Top 15 features for the feature combinations extracted from GRFx, GRFy and GRFz signals. The performance of ML-based DSPN severity classification models, improved significantly, indicating their reliability in DSPN severity classification, for biomechanical data.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病性感覚運動性ニューロパチー(DSPN)は、ヒト歩行の生体力学的変化に変化を伴う糖尿病患者によって引き起こされる神経障害の1つである。 文献では、過去50年間、研究者は筋筋電図(EMG)と地面反応力(GRF)を研究することによって、DSPNによる生体力学的変化を観察してきた。 しかし、文献は矛盾している。 このようなシナリオでは、EMGとGRFデータを用いてDSPN患者を識別するために機械学習技術を利用することを提案する。 EMG(tibialis previous, TA), vastus lateralis(VL), gastrocnemius medialis(GM), 3-dimensional GRF component(GRFx, GRFy, GRFz)の3つの下肢筋からなるデータセットを収集した。 生のEMG信号とGRF信号の事前処理を行い,新たに提案した特徴抽出手法を適用し,信号から最良の特徴を抽出した。 抽出した特徴リストをRelief特徴ランキング手法を用いてランク付けし,高い相関性のある特徴を除去した。 私たちは、最高のパフォーマンスモデルを見つけるために、さまざまなMLモデルをトレーニングし、そのモデルを最適化しました。 筋とGRF成分の異なる組み合わせに対する最適化MLモデルを訓練し,性能行列を評価した。 本研究は, DSPN Severityの同定において, アンサンブル分類器モデルの性能を確認し, トレーニング前に最適化した。 筋電図解析では, GL, VL, TAの筋肉を併用し, トップ14の特徴を用いた92.89%の精度が得られた。 GRF分析では、GRFx, GRFy, GRFz信号から抽出した特徴の組み合わせについて、トップ15の特徴を用いて94.78%の精度を示した。 MLに基づくDSPN重度分類モデルの性能は大幅に向上し,生体力学データに対するDSPN重度分類の信頼性が向上した。

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