論文の概要: Multimodal Physical Fitness Monitoring (PFM) Framework Based on TimeMAE-PFM in Wearable Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15294v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 16:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 11:06:36.851932
- Title: Multimodal Physical Fitness Monitoring (PFM) Framework Based on TimeMAE-PFM in Wearable Scenarios
- Title（参考訳）: ウェアラブルシナリオにおけるTimeMAE-PFMに基づくPFM(Multimodal Physical Fitness Monitoring)フレームワーク
- Authors: Junjie Zhang, Zheming Zhang, Huachen Xiang, Yangquan Tan, Linnan Huo, Fengyi Wang,
- Abstract要約: 本稿では,改良されたTimeMAEに基づくマルチモーダルPFMフレームワークを提案する。
時系列データを低次元の潜在空間に圧縮し、自己強調型アテンションモジュールを統合する。
その結果、70.6%の精度と82.20%のAUCが、他の最先端の時系列分類モデルを上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0038092385053994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Physical function monitoring (PFM) plays a crucial role in healthcare especially for the elderly. Traditional assessment methods such as the Short Physical Performance Battery (SPPB) have failed to capture the full dynamic characteristics of physical function. Wearable sensors such as smart wristbands offer a promising solution to this issue. However, challenges exist, such as the computational complexity of machine learning methods and inadequate information capture. This paper proposes a multi-modal PFM framework based on an improved TimeMAE, which compresses time-series data into a low-dimensional latent space and integrates a self-enhanced attention module. This framework achieves effective monitoring of physical health, providing a solution for real-time and personalized assessment. The method is validated using the NHATS dataset, and the results demonstrate an accuracy of 70.6% and an AUC of 82.20%, surpassing other state-of-the-art time-series classification models.
- Abstract（参考訳）: 身体機能モニタリング(PFM)は,特に高齢者の医療において重要な役割を担っている。
ショート・フィジカル・パフォーマンス・バッテリ(SPPB)のような従来の評価手法は、物理機能の完全な動的特性を捉えられなかった。
スマートリストバンドのようなウェアラブルセンサーは、この問題に対して有望な解決策を提供する。
しかし、機械学習手法の計算複雑性や不十分な情報キャプチャなど、課題が存在する。
本稿では、時系列データを低次元の潜在空間に圧縮し、自己強化型アテンションモジュールを統合する、改良されたTimeMAEに基づくマルチモーダルPFMフレームワークを提案する。
このフレームワークは、身体の健康を効果的にモニタリングし、リアルタイムおよびパーソナライズされた評価のためのソリューションを提供する。
この手法はNAHATSデータセットを用いて検証され、その結果70.6%の精度と82.20%のAUCが、他の最先端の時系列分類モデルを上回った。
関連論文リスト
- Scalable Drift Monitoring in Medical Imaging AI [37.1899538374058]
我々は,スケーラブルなドリフトモニタリングのための拡張フレームワークであるMCC+を開発した。
それは、医療画像AIモデルのためのリアルタイムドリフト検出を導入したCheXstrayフレームワークの上に構築されている。
MMC+は、継続的パフォーマンス監視の信頼性と費用対効果を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T02:57:35Z) - Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。
時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。
我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z) - Enhancing Precision in Tactile Internet-Enabled Remote Robotic Surgery: Kalman Filter Approach [0.0]
本稿では,計算効率の良い位置推定法としてカルマンフィルタ(KF)を提案する。
この研究は、ロボットアームシステムの力学系モデルに関する事前の知識も想定していない。
シミュレーションネットワーク条件下での患者側マニピュレータ(PSM)の位置決定におけるKFの有効性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T20:56:53Z) - Combating Missing Modalities in Egocentric Videos at Test Time [92.38662956154256]
現実のアプリケーションは、プライバシの懸念、効率性の必要性、ハードウェアの問題により、不完全なモダリティを伴う問題に直面することが多い。
再トレーニングを必要とせずに,テスト時にこの問題に対処する新しい手法を提案する。
MiDlは、欠落したモダリティをテスト時にのみ扱う、自己管理型のオンラインソリューションとしては初めてのものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T16:01:33Z) - MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints [50.61346764110482]
筋骨格系と学習可能なパラメトリックハンドモデルMANOを統合し,MS-MANOを作成する。
このモデルは骨格系を駆動する筋肉と腱の力学をエミュレートし、結果として生じるトルク軌跡に生理学的に現実的な制約を与える。
また,マルチ層パーセプトロンネットワークによる初期推定ポーズを改良する,ループ式ポーズ改善フレームワークBioPRを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T02:18:18Z) - Forecasting Long-Time Dynamics in Quantum Many-Body Systems by Dynamic Mode Decomposition [6.381013699474244]
そこで本研究では,身体量の短時間データの信頼性を利用して,長時間の挙動を正確に予測する手法を提案する。
この方法は流体力学で一般的に用いられる動的モード分解(DMD)に基づいている。
本手法により,短時間のトレーニングデータよりも1桁近い精度の予測が可能であることが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-29T03:10:34Z) - Deep Reinforcement Learning Empowered Activity-Aware Dynamic Health
Monitoring Systems [69.41229290253605]
既存のモニタリングアプローチは、医療機器が複数の健康指標を同時に追跡するという前提で設計されている。
これは、その範囲内で関連するすべての健康値を報告し、過剰なリソース使用と外部データの収集をもたらす可能性があることを意味します。
最適なモニタリング性能とコスト効率のバランスをとるための動的アクティビティ・アウェアヘルスモニタリング戦略(DActAHM)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-19T16:26:35Z) - COPER: Continuous Patient State Perceiver [13.735956129637945]
本研究では,ERHにおける不規則な時系列に対処するため,COPERと呼ばれる新規患者状態パーセンシバーモデルを提案する。
ニューラル常微分方程式(ODE)は、COPERが通常の時系列を生成してPerceiverモデルに供給するのに役立ちます。
提案モデルの性能評価には,MIMIC-IIIデータセット上での院内死亡予測タスクを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-05T14:32:57Z) - PhysFormer: Facial Video-based Physiological Measurement with Temporal
Difference Transformer [55.936527926778695]
近年のディープラーニングアプローチは、時間的受容の限られた畳み込みニューラルネットワークを用いた微妙なrの手がかりのマイニングに重点を置いている。
本稿では,エンドツーエンドのビデオトランスをベースとしたアーキテクチャであるPhysFormerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T18:57:11Z) - Assessing YOLACT++ for real time and robust instance segmentation of
medical instruments in endoscopic procedures [0.5735035463793008]
腹腔鏡下器具の画像ベースの追跡は、コンピュータおよびロボット支援手術において基本的な役割を果たす。
これまで、医療機器のセグメンテーションなどの既存のモデルは、ほとんどが2段階の検出器に基づいている。
楽器のリアルタイムインスタンスセグメンテーションを可能にするYOLACTアーキテクチャへの注意メカニズムの追加を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T00:09:55Z) - 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)
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。