論文の概要: Undersampling and Cumulative Class Re-decision Methods to Improve
Detection of Agitation in People with Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03224v3
- Date: Tue, 15 Aug 2023 16:44:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 17:18:46.217277
- Title: Undersampling and Cumulative Class Re-decision Methods to Improve
Detection of Agitation in People with Dementia
- Title（参考訳）: 認知症者の扇動検出を改善するためのアンダーサンプリングと累積クラス再決定法
- Authors: Zhidong Meng, Andrea Iaboni, Bing Ye, Kristine Newman, Alex
Mihailidis, Zhihong Deng, and Shehroz S. Khan
- Abstract要約: 消化は認知症(PwD)で最も多い症状の1つである。
前回の研究では、参加者17名から600日間のマルチモーダルウェアラブルセンサデータを収集し、1分間の窓での動揺を検出する機械学習モデルを開発した。
本稿では,まず,不均衡を解消するために異なるアンダーサンプリング手法を実装し,通常の動作データの20%だけが競合的動揺検出モデルの訓練に適しているという結論に至った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.949993123698345
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agitation is one of the most prevalent symptoms in people with dementia (PwD)
that can place themselves and the caregiver's safety at risk. Developing
objective agitation detection approaches is important to support health and
safety of PwD living in a residential setting. In a previous study, we
collected multimodal wearable sensor data from 17 participants for 600 days and
developed machine learning models for detecting agitation in one-minute
windows. However, there are significant limitations in the dataset, such as
imbalance problem and potential imprecise labelsas the occurrence of agitation
is much rarer in comparison to the normal behaviours. In this paper, we first
implemented different undersampling methods to eliminate the imbalance problem,
and came to the conclusion that only 20% of normal behaviour data were adequate
to train a competitive agitation detection model. Then, we designed a weighted
undersampling method to evaluate the manual labeling mechanism given the
ambiguous time interval assumption. After that, the postprocessing method of
cumulative class re-decision (CCR) was proposed based on the historical
sequential information and continuity characteristic of agitation, improving
the decision-making performance for the potential application of agitation
detection system. The results showed that a combination of undersampling and
CCR improved F1-score and other metrics to varying degrees with less training
time and data.
- Abstract（参考訳）: 鎮静は認知症(PwD)患者の最も多い症状の1つで、自分自身と介護者の安全を危険にさらすことができる。
住宅地に住むpwdの健康と安全を支援するためには, 客観的な扇動検出手法の開発が重要である。
前回の研究では、参加者17名から600日間のマルチモーダルウェアラブルセンサデータを収集し、1分間の窓での動揺を検出する機械学習モデルを開発した。
しかし、データセットには不均衡問題や潜在的な不正確なラベルなど、通常の振る舞いに比べて動揺の発生がはるかに稀なため、大きな制限がある。
本稿では,まず,不均衡を解消するために異なるアンダーサンプリング手法を実装し,通常の動作データの20%だけが競合的動揺検出モデルの訓練に適しているという結論に至った。
そこで我々は,不明瞭な時間間隔を仮定した手動ラベリング機構を評価するため,重み付きアンダーサンプリング法を設計した。
その後, 累積クラス再決定(CCR)の後処理法が, 動揺の歴史的逐次的情報と連続特性に基づいて提案され, 動揺検出システムの潜在的な応用のための意思決定性能が向上した。
その結果、アンダーサンプリングとCCRの組み合わせにより、トレーニング時間とデータが少なく、F1スコアや他の指標を様々な程度に改善した。
関連論文リスト
- Angel or Devil: Discriminating Hard Samples and Anomaly Contaminations for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [4.767887707515356]
「無監督時系列異常検出の訓練は、有害な有害な異常汚染と有益なハードノーマルサンプルの識別に常に悩まされている。」
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T13:59:23Z) - Multi-CATE: Multi-Accurate Conditional Average Treatment Effect Estimation Robust to Unknown Covariate Shifts [12.289361708127876]
我々は、CATE T-learnerを後処理するために、マルチ精度の予測子を学習するために方法論を使用する。
このアプローチは、(より大きな)確立された観測データと(より小さな)ランダム化されたデータセットを組み合わせることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T14:12:25Z) - Does DetectGPT Fully Utilize Perturbation? Bridging Selective Perturbation to Fine-tuned Contrastive Learning Detector would be Better [21.901523394933076]
選択的摂動の対照的な学習により,新しい微調整検出器Pecolaを提案する。
実験の結果、ペコラは4つの公開データセットで平均1.20%の精度で最先端のSOTA(State-of-the-art)を上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T01:23:07Z) - Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template
Prior [43.6099225257178]
ノイズと品質の悪い録音は、モバイルヘルスシステムを使って収集された信号にとって大きな問題である。
近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。
本稿では,様々な健康状態の事前情報として,テンプレート誘導型拡散確率モデル(DDPM)PulseDiffを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T11:34:15Z) - Leveraging Unlabelled Data in Multiple-Instance Learning Problems for
Improved Detection of Parkinsonian Tremor in Free-Living Conditions [80.88681952022479]
本稿では,半教師付き学習とマルチスタンス学習を組み合わせた新しい手法を提案する。
本研究は,454被験者の非競合データを活用することにより,物体ごとの震動検出において大きな性能向上が達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T12:25:10Z) - Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and
Variational Model Ensembling via Bayesian Neural Networks [31.67508478764597]
我々は,半教師付き回帰,すなわち不確実連続変分モデル組立(UCVME)に対する新しいアプローチを提案する。
整合性損失は不確実性評価を著しく改善し,不整合回帰の下では,高品質な擬似ラベルをより重要視することができる。
実験の結果,本手法は様々なタスクにおける最先端の代替手段よりも優れており,フルラベルを用いた教師付き手法と競合する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-15T10:40:51Z) - MAPS: A Noise-Robust Progressive Learning Approach for Source-Free
Domain Adaptive Keypoint Detection [76.97324120775475]
クロスドメインキーポイント検出方法は、常に適応中にソースデータにアクセスする必要がある。
本稿では、ターゲット領域に十分に訓練されたソースモデルのみを提供する、ソースフリーなドメイン適応キーポイント検出について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T12:06:08Z) - Scale-Equivalent Distillation for Semi-Supervised Object Detection [57.59525453301374]
近年のSemi-Supervised Object Detection (SS-OD) 法は主に自己学習に基づいており、教師モデルにより、ラベルなしデータを監視信号としてハードな擬似ラベルを生成する。
実験結果から,これらの手法が直面する課題を分析した。
本稿では,大規模オブジェクトサイズの分散とクラス不均衡に頑健な簡易かつ効果的なエンド・ツー・エンド知識蒸留フレームワークであるSED(Scale-Equivalent Distillation)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T07:33:37Z) - Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With
Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。
EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。
私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z) - Predicting Parkinson's Disease with Multimodal Irregularly Collected
Longitudinal Smartphone Data [75.23250968928578]
パーキンソン病は神経疾患であり、高齢者に多い。
伝統的に病気を診断する方法は、一連の活動テストの品質に関する個人的主観的臨床評価に依存している。
そこで本研究では,スマートフォンが収集した生の行動データを用いて,パーキンソン病を予測するための時系列に基づく新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T01:50:15Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。