論文の概要: Towards Stroke Patients' Upper-limb Automatic Motor Assessment Using Smartwatches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05062v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 14:00:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:42:27.356622
• Title: Towards Stroke Patients' Upper-limb Automatic Motor Assessment Using Smartwatches
• Title（参考訳）: 脳卒中患者の上肢自動運動評価に向けて
• Authors: Asma Bensalah, Jialuo Chen, Alicia Forn\'es, Cristina Carmona-Duarte, Josep Llad\'os, and Miguel A.Ferrer
• Abstract要約: スマートウォッチを用いて脳卒中患者に対する上肢評価パイプラインを設計することを目的としている。 本研究の目的は,Fugl-Meyerアセスメント尺度に触発された4つの重要な動きを自動的に検出し,認識することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.132618393976799
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Assessing the physical condition in rehabilitation scenarios is a challenging problem, since it involves Human Activity Recognition (HAR) and kinematic analysis methods. In addition, the difficulties increase in unconstrained rehabilitation scenarios, which are much closer to the real use cases. In particular, our aim is to design an upper-limb assessment pipeline for stroke patients using smartwatches. We focus on the HAR task, as it is the first part of the assessing pipeline. Our main target is to automatically detect and recognize four key movements inspired by the Fugl-Meyer assessment scale, which are performed in both constrained and unconstrained scenarios. In addition to the application protocol and dataset, we propose two detection and classification baseline methods. We believe that the proposed framework, dataset and baseline results will serve to foster this research field.
• Abstract（参考訳）: リハビリテーションシナリオにおける身体状態の評価は,HAR(Human Activity Recognition)とキネマティック解析法が関係しているため,難しい問題である。 さらに,リハビリテーションシナリオの難易度が向上し,実際の使用例にかなり近いものとなった。 特に,スマートウォッチを用いた脳卒中患者の上肢評価パイプラインの設計が目的である。 評価パイプラインの第1部であるため、HARタスクに重点を置いています。 本研究の目的は,Fugl-Meyerアセスメント尺度にインスパイアされた4つの重要な動きを自動的に検出し,認識することである。 アプリケーションプロトコルとデータセットに加えて,2つの検出法と分類基準法を提案する。 提案するフレームワーク,データセット,ベースラインの結果が,この研究分野の育成に役立つと信じている。

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