論文の概要: IdentiARAT: Toward Automated Identification of Individual ARAT Items from Wearable Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12921v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 13:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:36:01.536631
• Title: IdentiARAT: Toward Automated Identification of Individual ARAT Items from Wearable Sensors
• Title（参考訳）: IdentiARAT:ウェアラブルセンサからの個々のARAT項目の自動識別に向けて
• Authors: Daniel Homm, Patrick Carqueville, Christian Eichhorn, Thomas Weikert, Thomas Menard, David A. Plecher, Chris Awai Easthope,
• Abstract要約: 本研究では,手首の慣性センサーを用いてARAT(Action Research Arm Test)項目のラベル付けを自動化する可能性について検討した。 IMU(Inertial Measurement Unit)センサとMiniROCKETを時系列分類手法として使用することにより,センサ記録に基づくARAT項目の分類を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18846515534317262
• License:
• Abstract: This study explores the potential of using wrist-worn inertial sensors to automate the labeling of ARAT (Action Research Arm Test) items. While the ARAT is commonly used to assess upper limb motor function, its limitations include subjectivity and time consumption of clinical staff. By using IMU (Inertial Measurement Unit) sensors and MiniROCKET as a time series classification technique, this investigation aims to classify ARAT items based on sensor recordings. We test common preprocessing strategies to efficiently leverage included information in the data. Afterward, we use the best preprocessing to improve the classification. The dataset includes recordings of 45 participants performing various ARAT items. Results show that MiniROCKET offers a fast and reliable approach for classifying ARAT domains, although challenges remain in distinguishing between individual resembling items. Future work may involve improving classification through more advanced machine-learning models and data enhancements.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,手首の慣性センサーを用いてARAT(Action Research Arm Test)項目のラベル付けを自動化する可能性について検討した。 ARATは上肢運動機能を評価するために一般的に使用されるが、その限界は臨床スタッフの主観性と時間消費である。 IMU(Inertial Measurement Unit)センサとMiniROCKETを時系列分類手法として使用することにより,センサ記録に基づくARAT項目の分類を目指す。 我々は、データに含まれる情報を効率的に活用するために、一般的な前処理戦略をテストする。 その後、最良な前処理を用いて分類を改善する。 データセットには、さまざまなARATアイテムを実行する45人の参加者の記録が含まれている。 結果から,MiniROCKETはARATドメインを分類するための高速で信頼性の高いアプローチであることがわかった。 今後の作業には、より高度な機械学習モデルとデータ拡張による分類の改善が含まれる。

関連論文リスト

• SensorQA: A Question Answering Benchmark for Daily-Life Monitoring [1.925154869666529]
  SensorQAは、日常生活監視のための長期時系列センサデータのための人為的な質問応答データセットである。 このデータセット上で、最先端AIモデルのベンチマークを確立し、典型的なエッジデバイス上でのパフォーマンスを評価する。 我々の結果は、現在のモデルと最適なQAパフォーマンスと効率のギャップを明らかにし、新しいコントリビューションの必要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T05:06:44Z)
• Self-Training with Pseudo-Label Scorer for Aspect Sentiment Quad Prediction [54.23208041792073]
  Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) は、与えられたレビューに対して全てのクワッド(アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性)を予測することを目的としている。 ASQPタスクにおける重要な課題はラベル付きデータの不足であり、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。 そこで我々は,擬似ラベルスコアラーを用いた自己学習フレームワークを提案し,レビューと擬似ラベルの一致をスコアラーが評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:30:21Z)
• Leveraging Self-Supervised Instance Contrastive Learning for Radar Object Detection [7.728838099011661]
  本稿では,レーダ物体検出装置を事前訓練する際,RCLを例に紹介する。 我々は、より少ないデータで学習するために、物体検出器のバックボーン、頭、首を事前訓練することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T12:53:33Z)
• ALLSH: Active Learning Guided by Local Sensitivity and Hardness [98.61023158378407]
  本稿では,局所感度と硬度認識獲得機能を備えたラベル付きサンプルの検索を提案する。 本手法は,様々な分類タスクにおいてよく用いられるアクティブラーニング戦略よりも一貫した利得が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-10T15:39:11Z)
• Incremental-DETR: Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning [60.64535309016623]
  本稿では,DeTRオブジェクト検出器上での微調整および自己教師型学習によるインクリメンタル・デクリメンタル・デクリメンタル・デクリメンタル・オブジェクト検出を提案する。 まず,DeTRのクラス固有のコンポーネントを自己監督で微調整する。 さらに,DeTRのクラス固有のコンポーネントに知識蒸留を施した数発の微調整戦略を導入し,破滅的な忘れを伴わずに新しいクラスを検出するネットワークを奨励する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-09T05:08:08Z)
• The Overlooked Classifier in Human-Object Interaction Recognition [82.20671129356037]
  クラス間の意味的相関を分類ヘッドにエンコードし,重みをHOIの言語埋め込みで初期化する。 我々は,LSE-Sign という新しい損失を,長い尾を持つデータセット上でのマルチラベル学習を強化するために提案する。 我々は,物体検出と人間のポーズを明確なマージンで求める最先端技術よりも優れた,検出不要なHOI分類を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T23:35:00Z)
• TraSeTR: Track-to-Segment Transformer with Contrastive Query for Instance-level Instrument Segmentation in Robotic Surgery [60.439434751619736]
  そこで我々は,TraSeTRを提案する。TraSeTR,TraSeTR,Trace-to-Segment Transformerは,手術器具のセグメンテーションを支援する。 TraSeTRは、機器の種類、位置、アイデンティティとインスタンスレベルの予測を共同で理由付けている。 提案手法の有効性を,3つの公開データセットに対して,最先端の計器型セグメンテーション結果を用いて実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T05:52:18Z)
• Robust and Accurate Object Detection via Adversarial Learning [111.36192453882195]
  この研究は、逆の例を探索することで、物体検出器の微調整段階を補強する。 提案手法は,オブジェクト検出ベンチマークにおいて,最先端のEfficientDetsの性能を+1.1mAP向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T19:45:26Z)
• Few-Shot Relation Learning with Attention for EEG-based Motor Imagery Classification [11.873435088539459]
  脳波(EEG)信号に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)が注目されている。 運動画像(MI)データは、リハビリテーションや自律運転のシナリオに使用することができる。 脳波に基づくBCIシステムにはMI信号の分類が不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T02:34:44Z)
• Machine learning approaches for identifying prey handling activity in otariid pinnipeds [12.814241588031685]
  本稿では,アザラシの捕食行動の同定に焦点をあてる。 考慮すべきデータは、アザラシに直接取り付けられたデバイスによって収集された3D加速度計と深度センサーのストリームである。 機械学習(ML)アルゴリズムに基づく自動モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T15:30:08Z)
• Effect of Analysis Window and Feature Selection on Classification of Hand Movements Using EMG Signal [0.20999222360659603]
  近年,パターン認識(PR)に基づく筋電制御の研究は,機械学習分類器の助けを借りて有望な結果を示した。 複数のクラスの動きと直感的な制御を提供することで、日常的な生活運動を行うために切断対象に電力を供給することができる。 我々は,手の動きの分類精度を向上させるために,効率的なデータ前処理と最適な特徴選択が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-02T19:03:23Z)

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。