論文の概要: CUDLE: Learning Under Label Scarcity to Detect Cannabis Use in Uncontrolled Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03211v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 07:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 02:54:39.823335
• Title: CUDLE: Learning Under Label Scarcity to Detect Cannabis Use in Uncontrolled Environments
• Title（参考訳）: CUDLE:未管理環境における大麻検出のためのラベルスカルシティ下での学習
• Authors: Reza Rahimi Azghan, Nicholas C. Glodosky, Ramesh Kumar Sah, Carrie Cuttler, Ryan McLaughlin, Michael J. Cleveland, Hassan Ghasemzadeh,
• Abstract要約: CUDLE(Cannabis Use Detection with Label efficiency)は,実世界のウェアラブルセンサデータを用いて,自己教師付き学習を活用する新しいフレームワークである。 CUDLEは、対照的な学習フレームワークを通じて、センサ由来のデータを使用して大麻の消費モーメントを特定する。 分析の結果,CUDLEの精度は73.4%,教師付きアプローチでは71.1%,ラベル数が減少するにつれてパフォーマンスギャップが拡大していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.571062160656525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearable sensor systems have demonstrated a great potential for real-time, objective monitoring of physiological health to support behavioral interventions. However, obtaining accurate labels in free-living environments remains difficult due to limited human supervision and the reliance on self-labeling by patients, making data collection and supervised learning particularly challenging. To address this issue, we introduce CUDLE (Cannabis Use Detection with Label Efficiency), a novel framework that leverages self-supervised learning with real-world wearable sensor data to tackle a pressing healthcare challenge: the automatic detection of cannabis consumption in free-living environments. CUDLE identifies cannabis consumption moments using sensor-derived data through a contrastive learning framework. It first learns robust representations via a self-supervised pretext task with data augmentation. These representations are then fine-tuned in a downstream task with a shallow classifier, enabling CUDLE to outperform traditional supervised methods, especially with limited labeled data. To evaluate our approach, we conducted a clinical study with 20 cannabis users, collecting over 500 hours of wearable sensor data alongside user-reported cannabis use moments through EMA (Ecological Momentary Assessment) methods. Our extensive analysis using the collected data shows that CUDLE achieves a higher accuracy of 73.4%, compared to 71.1% for the supervised approach, with the performance gap widening as the number of labels decreases. Notably, CUDLE not only surpasses the supervised model while using 75% less labels, but also reaches peak performance with far fewer subjects.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサーシステムは、行動介入を支援するために生理的健康をリアルタイムで客観的に監視する大きな可能性を実証している。 しかし、人間の監督が限られており、患者による自己ラベル化に依存しているため、生活自由環境で正確なラベルを取得することは依然として困難であり、データ収集や教師付き学習は特に困難である。 この問題に対処するために、我々はCUDLE(Cannabis Use Detection with Label efficiency)を紹介した。これは、現実のウェアラブルセンサーデータによる自己教師型学習を活用して、医療的課題に対処する新しいフレームワークである。 CUDLEは、対照的な学習フレームワークを通じて、センサ由来のデータを使用して大麻の消費モーメントを特定する。 まず、データ拡張を伴う自己教師付きプレテキストタスクを通じて、堅牢な表現を学習する。 これらの表現は、浅い分類器で下流タスクで微調整され、CUDLEは従来の教師付きメソッド、特にラベル付きデータよりも優れている。 アプローチを評価するため,大麻利用者20名を対象に,EMA(Ecological Momentary Assessment)手法を用いて,利用者が報告した大麻使用モーメントと合わせて500時間以上のウェアラブルセンサデータを収集した。 収集したデータを用いて広範囲に分析したところ,CUDLEの精度は73.4%,教師付きアプローチでは71.1%,ラベル数が減少するにつれてパフォーマンスギャップが拡大していることがわかった。 特に、CUDLEは、75%少ないラベルを使用しながら教師付きモデルを上回るだけでなく、はるかに少ない被験者でピーク性能に達する。

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