論文の概要: 1D-Convolutional transformer for Parkinson disease diagnosis from gait

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03177v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 15:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:00:41.860857
• Title: 1D-Convolutional transformer for Parkinson disease diagnosis from gait
• Title（参考訳）: 歩行によるパーキンソン病診断のための1D-Convolutional Transformer
• Authors: Safwen Naimi, Wassim Bouachir and Guillaume-Alexandre Bilodeau
• Abstract要約: 本稿では,歩行からパーキンソン病の診断に有効なディープニューラルネットワークモデルを提案する。 本稿では,重症度を検知し,病状を正確に診断するためのハイブリッドConvNetTransform-erアーキテクチャを提案する。 提案手法は歩行データからパーキンソン病の異なる段階を検出するのに有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.213855322671065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an efficient deep neural network model for diagnosing Parkinson's disease from gait. More specifically, we introduce a hybrid ConvNet-Transformer architecture to accurately diagnose the disease by detecting the severity stage. The proposed architecture exploits the strengths of both Convolutional Neural Networks and Transformers in a single end-to-end model, where the former is able to extract relevant local features from Vertical Ground Reaction Force (VGRF) signal, while the latter allows to capture long-term spatio-temporal dependencies in data. In this manner, our hybrid architecture achieves an improved performance compared to using either models individually. Our experimental results show that our approach is effective for detecting the different stages of Parkinson's disease from gait data, with a final accuracy of 88%, outperforming other state-of-the-art AI methods on the Physionet gait dataset. Moreover, our method can be generalized and adapted for other classification problems to jointly address the feature relevance and spatio-temporal dependency problems in 1D signals. Our source code and pre-trained models are publicly available at https://github.com/SafwenNaimi/1D-Convolutional-transformer-for-Parkinson-disease-diagnosis-from-gai t.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,歩行からパーキンソン病の診断に有効なディープニューラルネットワークモデルを提案する。 より具体的には、重度ステージを検出して病気を正確に診断するハイブリッド型ConvNet-Transformerアーキテクチャを提案する。 提案するアーキテクチャは、畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーの両方の強みを単一のエンドツーエンドモデルで活用し、前者は垂直地反力(vgrf)信号から関連する局所的特徴を抽出でき、後者はデータの長期的時空間的依存性を捉えることができる。 このように、ハイブリッドアーキテクチャは、どちらのモデルも個別に使用するよりもパフォーマンスが向上します。 提案手法は歩行データからパーキンソン病の異なる段階を検出するのに有効であり,最終精度は88%であり,他の最先端AI手法よりも優れていた。 さらに,本手法を他の分類問題に適用し,特徴の関連性や時空間依存性の問題に一元的に対処することができる。 ソースコードと事前学習されたモデルは、https://github.com/SafwenNaimi/1D-Convolutional-transformer-for-Parkinson-disease-diagnosis-from-gai tで公開されています。

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