論文の概要: DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition with a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02910v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 11:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 16:32:57.027801
• Title: DS-MS-TCN: Otago Exercises Recognition with a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network
• Title（参考訳）: DS-MS-TCN: デュアルスケール多段階時間畳み込みネットワークによるオタゴ運動認識
• Authors: Meng Shang, Lenore Dedeyne, Jolan Dupont, Laura Vercauteren, Nadjia Amini, Laurence Lapauw, Evelien Gielen, Sabine Verschueren, Carolina Varon, Walter De Raedt, Bart Vanrumste
• Abstract要約: オタゴ・エクササイズ・プログラム(OEP)は、高齢者向けの重要なリハビリテーションイニシアチブであり、バランスと強度を高めることを目的としている。 OEP認識のためのウェアラブルセンサを用いたこれまでの取り組みは、精度と堅牢性に関して制限があった。 本研究は,地域在住高齢者の日常生活におけるOEP運動を認識するために,腰に装着した慣性測定装置(IMU)を用いて,これらの制約に対処するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0981016767527207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Otago Exercise Program (OEP) represents a crucial rehabilitation initiative tailored for older adults, aimed at enhancing balance and strength. Despite previous efforts utilizing wearable sensors for OEP recognition, existing studies have exhibited limitations in terms of accuracy and robustness. This study addresses these limitations by employing a single waist-mounted Inertial Measurement Unit (IMU) to recognize OEP exercises among community-dwelling older adults in their daily lives. A cohort of 36 older adults participated in laboratory settings, supplemented by an additional 7 older adults recruited for at-home assessments. The study proposes a Dual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network (DS-MS-TCN) designed for two-level sequence-to-sequence classification, incorporating them in one loss function. In the first stage, the model focuses on recognizing each repetition of the exercises (micro labels). Subsequent stages extend the recognition to encompass the complete range of exercises (macro labels). The DS-MS-TCN model surpasses existing state-of-the-art deep learning models, achieving f1-scores exceeding 80% and Intersection over Union (IoU) f1-scores surpassing 60% for all four exercises evaluated. Notably, the model outperforms the prior study utilizing the sliding window technique, eliminating the need for post-processing stages and window size tuning. To our knowledge, we are the first to present a novel perspective on enhancing Human Activity Recognition (HAR) systems through the recognition of each repetition of activities.
• Abstract（参考訳）: オタゴ・エクササイズ・プログラム(OEP)は、バランスと強度を高めることを目的とした高齢者向けの重要なリハビリテーションイニシアチブである。 OEP認識にウェアラブルセンサーを用いた以前の研究にもかかわらず、既存の研究は精度と堅牢性に関して限界を示してきた。 本研究は,地域在住高齢者の日常生活におけるOEP運動を認識するために,腰に装着した慣性測定装置(IMU)を用いて,これらの制約に対処する。 36人の高齢者のコホートが実験に参加し、さらに7人の高齢者が自宅でのアセスメントに参加した。 本研究は,2段階のシーケンス・ツー・シーケンス分類のために設計したDual-Scale Multi-Stage Temporal Convolutional Network (DS-MS-TCN)を提案する。 第1段階では、モデルは各エクササイズ(マイクロラベル)の反復を認識することに集中する。 その後の段階は認識を拡張し、完全な範囲の運動(マクロラベル)を包含する。 DS-MS-TCNモデルは、既存の最先端ディープラーニングモデルを超え、f1スコアが80%以上、IoU(Intersection over Union) f1スコアが60%以上である。 特に、このモデルはスライディングウインドウ技術を用いた先行研究より優れており、後処理段階やウィンドウサイズ調整の必要性がなくなる。 本研究は,人間活動認識(har)システムを強化するための新たな視点を,各活動の反復認識を通じて提示する。

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