論文の概要: Time Series Classification for Detecting Parkinson's Disease from Wrist Motions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11265v2
• Date: Mon, 20 May 2024 20:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:30:20.973932
• Title: Time Series Classification for Detecting Parkinson's Disease from Wrist Motions
• Title（参考訳）: 動揺運動によるパーキンソン病の時系列分類
• Authors: Cedric Donié, Neha Das, Satoshi Endo, Sandra Hirche,
• Abstract要約: InceptionTimeとRandOm Convolutional KErnel Transformをパーキンソン病症状モニタリングに有効であるとして検討した。 InceptionTimeの高学習能力は複雑な動きパターンをモデル化するのに適しており、ROCKETは小さなデータセットに適している。 ROCKETはジスキネジアの同定において優れた性能を示すが、InceptionTimeは振れやブラジキネシアの検出においてわずかに優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1125736844411644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative condition characterized by frequently changing motor symptoms, necessitating continuous symptom monitoring for more targeted treatment. Classical time series classification and deep learning techniques have demonstrated limited efficacy in monitoring PD symptoms using wearable accelerometer data due to complex PD movement patterns and the small size of available datasets. We investigate InceptionTime and RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) as they are promising for PD symptom monitoring, with InceptionTime's high learning capacity being well-suited to modeling complex movement patterns while ROCKET is suited to small datasets. With random search methodology, we identify the highest-scoring InceptionTime architecture and compare its performance to ROCKET with a ridge classifier and a multi-layer perceptron (MLP) on wrist motion data from PD patients. Our findings indicate that all approaches are suitable for estimating tremor severity and bradykinesia presence but encounter challenges in detecting dyskinesia. ROCKET demonstrates superior performance in identifying dyskinesia, whereas InceptionTime exhibits slightly better performance in tremor and bradykinesia detection. Notably, both methods outperform the multi-layer perceptron. In conclusion, InceptionTime exhibits the capability to classify complex wrist motion time series and holds the greatest potential for continuous symptom monitoring in PD.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson disease, PD)は、運動症状の頻繁な変化を特徴とする神経変性疾患である。 古典的時系列分類と深層学習技術は、複雑なPD運動パターンと利用可能なデータセットの小さいため、ウェアラブル加速度計データを用いたPD症状のモニタリングにおいて限られた効果を示した。 InceptionTimeとRandOm Convolutional KErnel Transform(ROCKET)をPD症状モニタリングに有望なものとして検討し、InceptionTimeの高学習能力は複雑な動きパターンをモデル化するのに適しており、ROCKETは小さなデータセットに適している。 ランダムな探索手法により,最も高いインセプションタイムアーキテクチャを同定し,その性能をPD患者の手首動作データに対する尾根分類器と多層パーセプトロン(MLP)と比較する。 以上の結果より, 震度とブラジキネジアの有無を推定するのには全アプローチが適しているが, ジスキネジアの検出には困難が伴うことが示唆された。 ROCKETはジスキネジアの同定において優れた性能を示すが、InceptionTimeは振れやブラジキネシアの検出においてわずかに優れた性能を示す。 特に、どちらの手法も多層パーセプトロンよりも優れている。 結論として、InceptionTimeは複雑な手首の動き時系列を分類する能力を示し、PDの継続的な症状モニタリングの最大の可能性を秘めている。

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