論文の概要: Freezing of Gait Detection Using Gramian Angular Fields and Federated Learning from Wearable Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11764v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 03:48:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:35:37.392895
• Title: Freezing of Gait Detection Using Gramian Angular Fields and Federated Learning from Wearable Sensors
• Title（参考訳）: グラミアン角場を用いた歩行検出の凍結とウェアラブルセンサによるフェデレーション学習
• Authors: Shovito Barua Soumma, S M Raihanul Alam, Rudmila Rahman, Umme Niraj Mahi, Abdullah Mamun, Sayyed Mostafa Mostafavi, Hassan Ghasemzadeh,
• Abstract要約: 歩行凍結はパーキンソン病(PD)の不安定な症状である 従来の検出法は、患者内および患者間変動による課題に直面している。 FOGSenseは、制御不能で自由な環境のために設計された新しいFOG検出システムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.369424231505372
• License:
• Abstract: Freezing of gait (FOG) is a debilitating symptom of Parkinson's disease (PD) that impairs mobility and safety. Traditional detection methods face challenges due to intra and inter-patient variability, and most systems are tested in controlled settings, limiting their real-world applicability. Addressing these gaps, we present FOGSense, a novel FOG detection system designed for uncontrolled, free-living conditions. It uses Gramian Angular Field (GAF) transformations and federated deep learning to capture temporal and spatial gait patterns missed by traditional methods. We evaluated our FOGSense system using a public PD dataset, 'tdcsfog'. FOGSense improves accuracy by 10.4% over a single-axis accelerometer, reduces failure points compared to multi-sensor systems, and demonstrates robustness to missing values. The federated architecture allows personalized model adaptation and efficient smartphone synchronization during off-peak hours, making it effective for long-term monitoring as symptoms evolve. Overall, FOGSense achieves a 22.2% improvement in F1-score compared to state-of-the-art methods, along with enhanced sensitivity for FOG episode detection. Code is available: https://github.com/shovito66/FOGSense.
• Abstract（参考訳）: 歩行の凍結(英: Freezing of Gait、FOG)は、パーキンソン病(PD)の不安定な症状であり、移動性と安全性を損なう。 従来の検出方法は、患者内および患者間の変動による課題に直面しており、ほとんどのシステムは制御された設定でテストされ、実際の適用性が制限される。 これらのギャップに対処するため,制御不能で自由な環境のために設計された新しいFOG検出システムFOGSenseを提案する。 これはGramian Angular Field(GAF)変換とFederated Deep Learningを使用して、従来の手法で欠落した時間的および空間的な歩行パターンをキャプチャする。 公開PDデータセット「tdcsfog」を用いてFOGSenseシステムの評価を行った。 FOGSenseは単一軸加速度計の精度を10.4%向上し、マルチセンサーシステムと比較して故障点を減らし、欠落値に対する堅牢性を示す。 フェデレートされたアーキテクチャは、オフピーク時間におけるパーソナライズされたモデル適応と効率的なスマートフォン同期を可能にし、症状が進化するにつれて長期的な監視に有効である。 FOGSenseは、最新技術に比べてF1スコアが22.2%向上し、FOGエピソード検出の感度が向上した。 コードは、https://github.com/shovito66/FOGSense.comで入手できる。

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