論文の概要: Experimental Study on Time Series Analysis of Lower Limb Rehabilitation Exercise Data Driven by Novel Model Architecture and Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03799v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 05:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:10:14.186410
• Title: Experimental Study on Time Series Analysis of Lower Limb Rehabilitation Exercise Data Driven by Novel Model Architecture and Large Models
• Title（参考訳）: 新規モデルアーキテクチャと大規模モデルによる下肢リハビリテーション運動データの時系列解析に関する実験的研究
• Authors: Hengyu Lin,
• Abstract要約: 本研究では機械学習と人工知能の進歩を活用して、足関節運動機能回復術後患者の能動的リハビリテーション指導戦略を強化することを目的とする。 この研究は、AIを活用した医療リハビリテーションアプリケーションに新たな洞察を与え、リハビリテーション医療の時間的予測における最先端モデルアーキテクチャと大規模モデルの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study investigates the application of novel model architectures and large-scale foundational models in temporal series analysis of lower limb rehabilitation motion data, aiming to leverage advancements in machine learning and artificial intelligence to empower active rehabilitation guidance strategies for post-stroke patients in limb motor function recovery. Utilizing the SIAT-LLMD dataset of lower limb movement data proposed by the Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, we systematically elucidate the implementation and analytical outcomes of the innovative xLSTM architecture and the foundational model Lag-Llama in short-term temporal prediction tasks involving joint kinematics and dynamics parameters. The research provides novel insights for AI-enabled medical rehabilitation applications, demonstrating the potential of cutting-edge model architectures and large-scale models in rehabilitation medicine temporal prediction. These findings establish theoretical foundations for future applications of personalized rehabilitation regimens, offering significant implications for the development of customized therapeutic interventions in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,下肢リハビリテーション運動データの時系列解析における新しいモデルアーキテクチャと大規模基礎モデルの適用について検討し,機械学習と人工知能の進歩を活用して,肢運動機能回復における術後リハビリテーション指導の活発化を図ることを目的とした。 深セン工業大学中国科学アカデミーが提案する下肢運動データのSIAT-LLMDデータセットを用いて, 関節運動学と動的パラメータを含む短期的時間予測タスクにおいて, 革新的なxLSTMアーキテクチャと基礎モデルであるLag-Llamaの実装と解析結果を体系的に解明する。 この研究は、AIを活用した医療リハビリテーションの応用に新たな洞察を与え、リハビリテーション医療の時間的予測における最先端モデルアーキテクチャと大規模モデルの可能性を示す。 これらの知見は、パーソナライズされたリハビリテーションレギュラーの将来の応用のための理論的基盤を確立し、臨床実践におけるカスタマイズされた治療介入の開発に重要な意味を持つ。

関連論文リスト

• A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [64.75808744228067]
  機能抽出のためのバックボーンモデルと、関連性推定のためのエンドツーエンドシステムアーキテクチャの2つの重要な側面に焦点を当てる。 従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。 我々は、パフォーマンスとスケーラビリティのアーキテクチャ最適化、マルチモーダル、マルチランガルデータの処理、従来の検索パラダイムを超えた新しいアプリケーションドメインへの適応など、新たな課題と今後の方向性について議論することで結論付けた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T18:42:58Z)
• Generalized Factor Neural Network Model for High-dimensional Regression [50.554377879576066]
  複素・非線形・雑音に隠れた潜在低次元構造を持つ高次元データセットをモデル化する課題に取り組む。 我々のアプローチは、非パラメトリック回帰、因子モデル、高次元回帰のためのニューラルネットワークの概念のシームレスな統合を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T23:13:55Z)
• SkelMamba: A State Space Model for Efficient Skeleton Action Recognition of Neurological Disorders [14.304356695180005]
  骨格に基づく人間行動認識のための新しい状態空間モデル(SSM)を提案する。 本モデルでは,複数部位にわたる局所的な関節相互作用と大域的な運動パターンを捉える。 この歩行認識分解は、診断において重要な微妙な動きパターンを識別する能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T08:43:52Z)
• Predicting Extubation Failure in Intensive Care: The Development of a Novel, End-to-End Actionable and Interpretable Prediction System [0.0]
  集中治療における排他的障害の予測は、複雑なデータと不正確な予測の重大な結果のために困難である。 機械学習は、臨床的な意思決定を改善することを約束するが、時間的患者の軌跡やモデル解釈可能性を考慮するのに失敗することが多い。 本研究では, 時相モデリング手法を用いて, エクスキュベーション故障の予測システムを構築することを目的とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T22:19:47Z)
• Assessing Reusability of Deep Learning-Based Monotherapy Drug Response Prediction Models Trained with Omics Data [43.57729817547386]
  がん薬物応答予測モデルは、精度オンコロジーへの有望なアプローチを示す。 深層学習(DL)法はこの分野で大きな可能性を秘めている。 これは、より広い科学コミュニティによって改善され、テストされる、再利用可能で適応可能なモデルの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T16:08:28Z)
• Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
  EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。 深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z)
• D-STGCNT: A Dense Spatio-Temporal Graph Conv-GRU Network based on transformer for assessment of patient physical rehabilitation [0.30693357740321775]
  本稿では,リハビリテーション演習を評価するための新しいグラフベースモデルを提案する。 デンス接続とGRU機構は、大きな3Dスケルトン入力を迅速に処理するために使用される。 KIMOREおよびUI-PRMDデータセットに対する提案手法の評価は,その可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T00:38:31Z)
• ZhiJian: A Unifying and Rapidly Deployable Toolbox for Pre-trained Model Reuse [59.500060790983994]
  本稿では、PyTorchバックエンドを利用して、モデル再利用のための包括的でユーザフレンドリなツールボックスであるZhiJianを紹介する。 ZhiJianは、PTMによるターゲットアーキテクチャ構築、PTMによるターゲットモデルチューニング、およびPTMに基づく推論を含む、モデル再利用に関するさまざまな視点を統一する新しいパラダイムを提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T19:12:13Z)
• Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
  パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。 我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。 次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。