論文の概要: Infant movement classification through pressure distribution analysis -- added value for research and clinical implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00884v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 07:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 00:23:00.142507
• Title: Infant movement classification through pressure distribution analysis -- added value for research and clinical implementation
• Title（参考訳）: 圧力分布分析による乳幼児の運動分類 -研究と臨床応用への付加価値-
• Authors: Tomas Kulvicius, Dajie Zhang, Karin Nielsen-Saines, Sven B\"olte, Marc Kraft, Christa Einspieler, Luise Poustka, Florentin W\"org\"otter, Peter B Marschik
• Abstract要約: 乳児の全身運動(GM)を分類するための圧力センサを用いた革新的な非侵襲的アプローチを提案する。 筆者らは, 圧力データを用いて, 典型的GMパターンである「前指運動」と「前指運動」とを区別する可能性を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.18942830965993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aiming at objective early detection of neuromotor disorders such as cerebral palsy, we proposed an innovative non-intrusive approach using a pressure sensing device to classify infant general movements (GMs). Here, we tested the feasibility of using pressure data to differentiate typical GM patterns of the ''fidgety period'' (i.e., fidgety movements) vs. the ''pre-fidgety period'' (i.e., writhing movements). Participants (N = 45) were sampled from a typically-developing infant cohort. Multi-modal sensor data, including pressure data from a 32x32-grid pressure sensing mat with 1024 sensors, were prospectively recorded for each infant in seven succeeding laboratory sessions in biweekly intervals from 4-16 weeks of post-term age. For proof-of-concept, 1776 pressure data snippets, each 5s long, from the two targeted age periods were taken for movement classification. Each snippet was pre-annotated based on corresponding synchronised video data by human assessors as either fidgety present (FM+) or absent (FM-). Multiple neural network architectures were tested to distinguish the FM+ vs. FM- classes, including support vector machines (SVM), feed-forward networks (FFNs), convolutional neural networks (CNNs), and long short-term memory (LSTM) networks. The CNN achieved the highest average classification accuracy (81.4%) for classes FM+ vs. FM-. Comparing the pros and cons of other methods aiming at automated GMA to the pressure sensing approach, we concluded that the pressure sensing approach has great potential for efficient large-scale motion data acquisition and sharing. This will in return enable improvement of the approach that may prove scalable for daily clinical application for evaluating infant neuromotor functions.
• Abstract（参考訳）: 脳性麻痺などの神経運動障害を早期に客観的に検出することを目的として,乳児一般運動分類装置(gms)を用いた非侵襲的アプローチを提案した。 そこで本研究では,「フィジティ期」の典型的なgmパターンを「プレフィジティ期」と「プレフィジティ期」を区別するために,圧力データを用いた場合の可能性について検討した。 典型的には発達する乳児コホートから参加者 (N = 45) を採取した。 1024個のセンサーを備えた32×32グリッド圧センサマットの圧力データを含むマルチモーダルセンサデータを,2週間に1回,4～16週の生後7回の実験室で前向きに記録した。 概念実証のため,運動分類には2つの対象年齢から1776個の圧力データスニペット(長さ5s)を用いた。 各スニペットは、人間の評価者による対応する同期映像データに基づいて、Fidgety Present (FM+) またはFolt (FM-) として事前に注釈付けされた。 複数のニューラルネットワークアーキテクチャをテストして、サポートベクタマシン(SVM)、フィードフォワードネットワーク(FFN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長期記憶(LSTM)ネットワークなど、FM+とFM-クラスを区別した。 CNN はクラス FM+ 対 FM- の平均分類精度 (81.4%) を達成した。 GMAの自動化を目的とした他の手法の長所と短所を圧力センサアプローチと比較した結果,圧力センサアプローチは大規模な動きデータ取得と共有を効率的に行う上で大きな可能性を秘めていることがわかった。 これにより、乳児の神経運動機能を評価するための日々の臨床応用にスケーラブルなアプローチの改善が可能になるだろう。

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