論文の概要: IoT-Based Real-Time Medical-Related Human Activity Recognition Using Skeletons and Multi-Stage Deep Learning for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07039v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 03:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:22.467653
• Title: IoT-Based Real-Time Medical-Related Human Activity Recognition Using Skeletons and Multi-Stage Deep Learning for Healthcare
• Title（参考訳）: 骨格と多段階深層学習を用いたIoTを用いたリアルタイム医療関連人的活動認識
• Authors: Subrata Kumer Paul, Abu Saleh Musa Miah, Rakhi Rani Paul, Md. Ekramul Hamid, Jungpil Shin, Md Abdur Rahim,
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)とモバイル技術は、患者のリアルタイムモニタリングと診断を可能にすることによって、医療を大きく変革した。 HMR(Human Motion Recognition)は、高い計算要求、低い精度、限られた適応性といった課題を継続する。 本研究は,IoTと統合した多段階深層学習技術を活用したMRHA検出のための新しいHMR手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5236380958983642
• License:
• Abstract: The Internet of Things (IoT) and mobile technology have significantly transformed healthcare by enabling real-time monitoring and diagnosis of patients. Recognizing medical-related human activities (MRHA) is pivotal for healthcare systems, particularly for identifying actions that are critical to patient well-being. However, challenges such as high computational demands, low accuracy, and limited adaptability persist in Human Motion Recognition (HMR). While some studies have integrated HMR with IoT for real-time healthcare applications, limited research has focused on recognizing MRHA as essential for effective patient monitoring. This study proposes a novel HMR method for MRHA detection, leveraging multi-stage deep learning techniques integrated with IoT. The approach employs EfficientNet to extract optimized spatial features from skeleton frame sequences using seven Mobile Inverted Bottleneck Convolutions (MBConv) blocks, followed by ConvLSTM to capture spatio-temporal patterns. A classification module with global average pooling, a fully connected layer, and a dropout layer generates the final predictions. The model is evaluated on the NTU RGB+D 120 and HMDB51 datasets, focusing on MRHA, such as sneezing, falling, walking, sitting, etc. It achieves 94.85% accuracy for cross-subject evaluations and 96.45% for cross-view evaluations on NTU RGB+D 120, along with 89.00% accuracy on HMDB51. Additionally, the system integrates IoT capabilities using a Raspberry Pi and GSM module, delivering real-time alerts via Twilios SMS service to caregivers and patients. This scalable and efficient solution bridges the gap between HMR and IoT, advancing patient monitoring, improving healthcare outcomes, and reducing costs.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)とモバイル技術は、患者のリアルタイムモニタリングと診断を可能にすることによって、医療を大きく変革した。 医療関連人的活動(MRHA)の認識は、医療システム、特に患者の健康に重要な行動を特定するために重要である。 しかし、Human Motion Recognition(HMR)では、高い計算要求、低い精度、限られた適応性といった課題が続いている。 HMRとIoTをリアルタイムヘルスケアアプリケーションに統合する研究もあるが、MRHAを効果的な患者モニタリングに不可欠なものとして認識することに焦点を当てている研究は限られている。 本研究は,IoTと統合した多段階深層学習技術を活用したMRHA検出のための新しいHMR手法を提案する。 このアプローチでは、EfficientNetを使用して、7つのMobile Inverted Bottleneck Convolutions (MBConv)ブロックを使用して、スケルトンフレームシーケンスから最適化された空間特徴を抽出し、続いてConvLSTMで時空間パターンをキャプチャする。 グローバル平均プーリング、完全連結層、およびドロップアウト層を備えた分類モジュールは、最終的な予測を生成する。 モデルはNTU RGB+D 120およびHMDB51データセットで評価され、くしゃみ、転倒、歩行、着座などのMRHAに焦点を当てている。 クロスオブジェクト評価では94.85%、NTU RGB+D 120では96.45%、HMDB51では89.00%である。 さらに、Raspberry PiとGSMモジュールを使用してIoT機能を統合し、TwiliosのSMSサービスを介してリアルタイムアラートを介護者と患者に配信する。 このスケーラブルで効率的なソリューションは、HMRとIoTのギャップを埋め、患者の監視を進め、医療結果を改善し、コストを削減します。

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