論文の概要: Objective Features Extracted from Motor Activity Time Series for Food Addiction Analysis Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00310v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 06:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 20:43:01.632656
• Title: Objective Features Extracted from Motor Activity Time Series for Food Addiction Analysis Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた食品添加分析のための運動活動時系列から抽出した目的的特徴
• Authors: Mikhail Borisenkov, Andrei Velichko, Maksim Belyaev, Dmitry Korzun, Tatyana Tserne, Larisa Bakutova, Denis Gubin,
• Abstract要約: 本研究は、食品依存症(FA)を診断し、確認された症状(SC)を評価するための機械学習アルゴリズムについて検討する。 FAおよびSCをYale Food Addiction Scale(YFAS)を用いて測定した参加者81名(平均年齢:21.5歳、範囲:18-61歳、女性77.8%)のデータを収集した。 本研究は, FAおよびSCに関連する生理指標のリアルタイムモニタリングと分析を行う健康デジタル支援機能を備えた,IoTデバイスとMLセンサからなるヒトバイオニックスイートのコンセプトをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates machine learning algorithms to identify objective features for diagnosing food addiction (FA) and assessing confirmed symptoms (SC). Data were collected from 81 participants (mean age: 21.5 years, range: 18-61 years, women: 77.8%) whose FA and SC were measured using the Yale Food Addiction Scale (YFAS). Participants provided demographic and anthropometric data, completed the YFAS, the Zung Self-Rating Depression Scale, and the Dutch Eating Behavior Questionnaire, and wore an actimeter on the non-dominant wrist for a week to record motor activity. Analysis of the actimetric data identified significant statistical and entropy-based features that accurately predicted FA and SC using ML. The Matthews correlation coefficient (MCC) was the primary metric. Activity-related features were more effective for FA prediction (MCC=0.88) than rest-related features (MCC=0.68). For SC, activity segments yielded MCC=0.47, rest segments MCC=0.38, and their combination MCC=0.51. Significant correlations were also found between actimetric features related to FA, emotional, and restrained eating behaviors, supporting the model's validity. Our results support the concept of a human bionic suite composed of IoT devices and ML sensors, which implements health digital assistance with real-time monitoring and analysis of physiological indicators related to FA and SC.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,食品依存症(FA)を診断し,確認された症状(SC)を評価するための機械学習アルゴリズムについて検討した。 FAおよびSCをYale Food Addiction Scale(YFAS)を用いて測定した81人の参加者(平均年齢:21.5歳、範囲:18-61歳、女性77.8%)からデータを収集した。 参加者は人口統計と人文計測データを提供し、YFAS、Zung Self-Rating Depression Scale、オランダ食行動アンケートを完了し、運動記録のために1週間、非支配的な手首にアクティメーターを着用した。 アクティメトリックデータの解析により,MLを用いてFAおよびSCを正確に予測する有意な統計的特徴とエントロピー的特徴が同定された。 マシューズ相関係数(MCC)が主指標であった。 活動関連特徴は、休息関連特徴(MCC=0.68)よりもFA予測(MCC=0.88)に有効であった。 SCでは、活動セグメントはMCC=0.47、静止セグメントはMCC=0.38、それらの組み合わせはMCC=0.51となった。 また, FAに関連するアクティメトリックな特徴, 感情的, 抑えられた食行動の間に有意な相関関係がみられ, モデルの妥当性が示された。 本研究は, FAおよびSCに関連する生理指標のリアルタイムモニタリングと分析を行う健康デジタル支援機能を備えた,IoTデバイスとMLセンサからなるヒトバイオニックスイートのコンセプトをサポートする。

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