Mobiltelefoner med inbyggda accelerometrar lovar ett bekvämt, objektivt sätt att kvantifiera vardagliga rörelser och klassificera dessa rörelser i aktiviteter. Med hjälp av accelerometer data uppskattar vi följande aktiviteter av 18 friska försökspersoner och åtta patienter med Parkinsons sjukdom: promenader, stående, sittande, hålla, eller inte använda telefonen. Vi använder standard maskininlärning klassificerare (stöd vektor maskiner, regulariserad logistisk regression) för att automatiskt välja, väga, och kombinera en stor uppsättning standardfunktioner för tidsserieanalys. Genom korsvalidering av alla prover kan vi korrekt identifiera 96,1 % av friska försökspersoners aktiviteter och 92,2 % av Parkinsonpatienternas aktiviteter. Vid tillämpning av klassificeringsparametrarna som härrör från uppsättningen friska försökspersoner på patienter med Parkinsons sjukdom sänks dock procentuellt till 60,3 % på grund av olika rörelseegenskaper. För en rättvisare jämförelse mellan populationer tillämpade vi också subjektvis korsvalidering, med 86,0 % noggrannhet och 75,1 % noggrannhet för patienter. Vi diskuterar de viktigaste skillnaderna mellan dessa populationer, och varför algoritmer utformade för och utbildade med friska ämnesdata inte är tillförlitliga för aktivitetsigenkänning i populationer med motoriska funktionsnedsättningar.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF presenterar sitt arbete för att känna igen aktiviteten hos friska och Parkinsons patienter.
Using Mobile Phones for Activity Recognition in Parkinson’s Patients
{'venue': 'Front. Neur.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine']}