論文の概要: Deep learning empowered sensor fusion boosts infant movement classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09014v5
• Date: Thu, 07 Nov 2024 15:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 00:49:07.381757
• Title: Deep learning empowered sensor fusion boosts infant movement classification
• Title（参考訳）: 深層学習によるセンサー融合は幼児運動の分類を促進する
• Authors: Tomas Kulvicius, Dajie Zhang, Luise Poustka, Sven Bölte, Lennart Jahn, Sarah Flügge, Marc Kraft, Markus Zweckstetter, Karin Nielsen-Saines, Florentin Wörgötter, Peter B Marschik,
• Abstract要約: FM(Fidgety Movement)評価のためのセンサ融合手法を提案する。 様々な組み合わせと2つのセンサ融合法を用いて、マルチセンサシステムが単一モードアセスメントよりも優れた性能を発揮するかどうかを検証した。 三感融合(94.5%の分類精度)の性能は、評価されたどの単一モダリティよりも著しく高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5114056348393197
• License:
• Abstract: To assess the integrity of the developing nervous system, the Prechtl general movement assessment (GMA) is recognized for its clinical value in diagnosing neurological impairments in early infancy. GMA has been increasingly augmented through machine learning approaches intending to scale-up its application, circumvent costs in the training of human assessors and further standardize classification of spontaneous motor patterns. Available deep learning tools, all of which are based on single sensor modalities, are however still considerably inferior to that of well-trained human assessors. These approaches are hardly comparable as all models are designed, trained and evaluated on proprietary/silo-data sets. With this study we propose a sensor fusion approach for assessing fidgety movements (FMs). FMs were recorded from 51 typically developing participants. We compared three different sensor modalities (pressure, inertial, and visual sensors). Various combinations and two sensor fusion approaches (late and early fusion) for infant movement classification were tested to evaluate whether a multi-sensor system outperforms single modality assessments. Convolutional neural network (CNN) architectures were used to classify movement patterns. The performance of the three-sensor fusion (classification accuracy of 94.5%) was significantly higher than that of any single modality evaluated. We show that the sensor fusion approach is a promising avenue for automated classification of infant motor patterns. The development of a robust sensor fusion system may significantly enhance AI-based early recognition of neurofunctions, ultimately facilitating automated early detection of neurodevelopmental conditions.
• Abstract（参考訳）: 発達期神経系の完全性を評価するため,幼児期における神経障害の診断における臨床的意義として,プレヒト運動評価(GMA)が認められている。 GMAは、その応用を拡大し、人間のアセスメントのトレーニングにおけるコストを回避し、自発的な運動パターンの分類を標準化しようとする機械学習アプローチを通じて、ますます強化されている。 利用可能なディープラーニングツールは、いずれも単一センサーのモダリティに基づいているが、しかしながら、十分に訓練された人間の評価ツールよりもかなり劣っている。 これらのアプローチは、すべてのモデルがプロプライエタリ/サイロデータセットで設計、訓練、評価されるのとほぼ同等である。 本研究は,FM(Fidgety Movement)評価のためのセンサ融合手法を提案する。 FMは一般的に現像参加者51名から記録された。 我々は,圧力,慣性,視覚センサの3つの異なるセンサモードを比較した。 乳幼児運動分類のための様々な組み合わせと2つのセンサフュージョンアプローチ(後期および初期融合)を試験し、マルチセンサーシステムが単一モダリティ評価を上回っているかどうかを検証した。 運動パターンの分類には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャが用いられた。 三感融合(94.5%の分類精度)の性能は、評価されたどの単一モダリティよりも著しく高かった。 乳児の運動パターンを自動分類する手段としては,センサフュージョンアプローチが有望な方法であることを示す。 堅牢なセンサー融合システムの開発は、AIによる神経機能の初期認識を著しく向上させ、最終的には神経発達状態の自動早期検出を容易にする。

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