Abstract-Den nuvarande diagnosprocessen av demens resulterar i en hög andel fall med fördröjd detektion. För att ta itu med detta problem undersöker vi i detta dokument möjligheten att självständigt upptäcka lätt kognitiv funktionsnedsättning (MCI) hos den äldre vuxna befolkningen. Vi implementerar en signalbehandlingsmetod utrustad med ett maskininlärningsparadigm för att bearbeta och analysera verkliga data som förvärvats med hjälp av hembaserade diskreta avkänningstekniker. Med hjälp av sensorn och kliniska data avseende 97 försökspersoner, förvärvade under en genomsnittlig period på tre år, beräknades ett antal åtgärder i samband med försökspersonernas gånghastighet och allmän aktivitet i hemmet. Olika tidsperioder av dessa åtgärder användes för att generera funktion vektorer för att träna och testa två maskininlärning algoritmer nämligen stödja vektor maskiner och slumpmässiga skogar. Vi kunde självständigt upptäcka MCI hos äldre vuxna med ett område under ROC-kurvan på 0,97 och ett område under precisionsåterkallningskurvan på 0,93 med ett tidsfönster på 24 veckor. Denna studie är av stor betydelse eftersom den potentiellt kan bidra till tidig upptäckt av kognitiv funktionsnedsättning hos äldre vuxna.
Bygga på arbetet av ORCATECH, Akl et al. använde en delmängd av data för att undersöka möjligheten att självständigt diskriminera äldre vuxna med MCI från sina kognitivt intakta motsvarigheter med hjälp av ett antal fördefinierade åtgärder i samband med försökspersonernas gånghastighet och allmän aktivitet i sina hem Ref.
Autonomous Unobtrusive Detection of Mild Cognitive Impairment in Older Adults
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}