Syftet med denna undersökning var att utveckla och testa två artificiella neurala nätverk (ANN) för att tillämpa på fysiska aktivitetsdata som samlats in med en allmänt använd uniaxiell accelerometer. Den första ANN-modellen uppskattade metaboliska aktivitetsekvivalenter (METs) och den andra ANN-identifierade aktivitetstypen. Försökspersoner (n 24 män och 24 kvinnor, medelålder 35 år) avslutade en meny av aktiviteter som inkluderade stillasittande, lätt, måttlig och kraftfull intensitet, och varje aktivitet utfördes i 10 min. Det fanns tre olika aktivitetsmenyer, och 20 deltagare avslutade varje meny. Syreförbrukning (i ml 1⁄7 kg 1 / 1 1 / 7 min 1 / 1 ) mättes kontinuerligt, och medelvärdet av minuter 4 - 9 användes för att representera syrekostnaden för varje aktivitet. För beräkning av marknadsekonomisk status dividerades aktivitetssyreförbrukningen med 3,5 ml 1⁄7 kg  på 1 1⁄7 min på 1 (1 MET). Accelerometerdata samlades in tvåa i sekunden med hjälp av Actigraph-modellen 7164. För analysen använde vi fördelningen av antal (10th, 25th, 50th, 75th, och 90th percentiler av en minuts andra-för andra räkna) och temporal dynamik av antal (lag, en autokorrelation) som accelerometern funktionen ingångar till ANN. För att undersöka modellens prestanda använde vi leave-one-out korsvalideringsteknik. ANN-förutsägelsen för METs rotmedelskvadratfel var 1.22 METs (förtroendeintervall: 1.14 -1.30). För förutsägelse av aktivitetstyp klassificerade ANN aktiviteten typ 88,8% av tiden korrekt (förtroendeintervall: 86,4-91,2%). Aktivitetstyperna var verksamhet på låg nivå, rörelse, livlig idrott och hushållsverksamhet/annan verksamhet. Denna nya metod att tillämpa ANN för behandling Actigraph accelerometer data är lovande och visar att vi framgångsrikt kan uppskatta aktivitet METs och identifiera aktivitetstyp med hjälp av ANN analytiska förfaranden. Signalbehandling MÅLMÄTNING AV FYSIKA VERKSAMHET (PA) i en frilevande miljö är avgörande för att förstå bestämningsfaktorerna för individers PA-beteende, utvärdera effektiviteten av interventioner utformade för att öka PA, utföra PA-övervakning och kvantifiera förhållandet mellan PA-dos och hälsoresultat. Komprimera med det utbredda intresset för objektiv PA-bedömning, det finns många bärbara enheter tillgängliga för bedömning av frilevande PA. Accelerometer sensorer, i synnerhet, har valts som enheten för val; dock har databehandlingsmetoder för accelerometer utgång ännu att förverkliga sitt löfte att ge korrekta uppskattningar av PA-typ, mönster och energiutgifter. Nästan alla tillämpningar av accelerometerbaserade PA-skärmar för att kvantifiera PA har använt en liknande metod för att bearbeta och tolka accelerometerdata genom att samla in samtidiga inspelningar av energiutgifter med hjälp av direkt eller indirekt kalorimetri och accelerometerutgång. Förhållandet mellan bildskärmens produktion och energiutgifter modelleras med linjär regressionsteknik för att utveckla en formel antingen för att uppskatta den energi som förbrukas i PA (PAEE) eller för att upprätta en uppsättning "cut-points" som används för att bestämma tid som spenderas i olika intensitetsintervall (6, 7, 9, 10, 12, 20, 22). Även om dessa metoder har mottagits väl av forskarsamhället och ofta resulterar i relativt små eller icke-väsentliga genomsnittliga skillnader mellan uppskattad och faktisk PAEE när de tillämpas på en stor grupp av försökspersoner, är de enskilda skattningsfelen ofta betydande (2, 16). Bristen på tillfredsställande resultat i jämförelsen av uppskattad PAEE från PA monitorer till faktiska PAEE beror på regression inte passar alla aktivitetssätt. De regressionsekvationer som utvecklats från rörelseaktiviteter ger dåliga uppskattningar av energiutgifter för livsstilsaktiviteter som innebär rörelse som inte fångas upp av accelerometern (t.ex. överkroppsrörelser), och ekvationer som utvecklats på livsstilsaktiviteter är inte giltiga när de tillämpas på rörelsebeteenden (1, 21). I ett försök att ta itu med detta problem har variationer i den linjära regressionsmetoden genom att använda olika ekvationer för olika typer av verksamhet föreslagits (6, 9, 12). Alternativt har användning av två sensorer samtidigt, såsom puls och accelerometrar och bearbetning av data med grenade kedjeekvationsmodeller (3) och tvärsnittstidsserier (24), också använts i ett försök att förbättra PAEE-uppskattningar. En annan vanlig begränsning när det gäller att översätta accelerometerdata till fysiologiskt meningsfulla energiförbrukningsmått är att den enda integrerade accelerometersignalen med tiden i stort sett eliminerar accelerometersignalens rika egenskaper och bidrar till att PAEE-skattningarna inte ändras (17). En annan metod för att förbättra uppskattningarna av PAEE är att använda mönsterigenkänning eller "maskininlärning" för att behandla data från accelerometrar. Vår grupp rapporterade framgång med att tillämpa dolda Markov-modeller (HMM; en typ av probabilistisk mönsterigenkänningsalgoritm för tidsseriedata) och andra statistiska klassificeringsverktyg för accelerometerdata för att identifiera specifika aktivitetssätt (17). Andra grupper har också haft framgång med att identifiera specifika aktiviteter genom att tillämpa olika typer av mönsterigenkänningsalgoritmer på accelerometerdata (5, 14, 15, 21 ). Detta kan i sista hand leda till
REF, i det första steget för att förutsäga den fysiska aktiviteten typ och därefter separat för att förutsäga MET-värden.
An artificial neural network to estimate physical activity energy expenditure and identify physical activity type from an accelerometer
{'venue': 'Journal of applied physiology', 'journal': 'Journal of applied physiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Chemistry']}