Bakgrund: Bärbara sensorer kan användas för att härleda många gångmönster funktioner för äldre fallrisk och fallande klassificering; dock krävs en lämplig funktionsuppsättning för att undvika höga beräkningskostnader och införandet av irrelevanta funktioner. Syftet med denna studie var att identifiera och utvärdera mindre funktionsuppsättningar för fallande klassificering från stora funktionsuppsättningar som härrör från bärbara accelerometer- och trycksensoriska insolgångsdata. Metoder: Ett bekvämlighetsprov på 100 äldre vuxna (75,5 ± 6,7 år; 76 icke-fallare, 24 fallare baserat på 6 månaders retrospektiv fall) gick 7.62 m medan man bar tryckkänsliga insoler och triaxiella accelerometrar i huvudet, bäckenet, vänster och höger skaft. Val av funktioner utfördes med hjälp av korrelationsbaserat funktionsval (CFS), snabbt korrelationsbaserat filter (FCBF) och Relief-F-algoritmer. Faller klassificering utfördes med hjälp av flera lager perceptron neurala nätverk, naiv Bayesian, och stöd vektor maskin klassificerare, med 75:25 enda stratifierad holdout och upprepade slumpmässiga provtagning. Resultat: Den bäst presterande modellen var en bärvektormaskin med 78 % noggrannhet, 26 % känslighet, 95 % specificitet, 0,36 F1-poäng och 0,31 MCC och en bakre accelerometeringångsfunktion (vänster acceleration standardavvikelse). Den näst bästa modellen uppnådde bättre känslighet (44%) och använde en stödvektormaskin med 74% noggrannhet, 83% specificitet, 0,44 F1-poäng och 0,29 MCC. Denna modell hade tio ingångar: maximal, genomsnittlig och standardavvikelse bakerre acceleration; maximal, genomsnittlig och standardavvikelse främre acceleration; genomsnittlig överlägsen acceleration; och tre impulsfunktioner. Den bästa multisensor-modellen känslighet (56%) uppnåddes med hjälp av bakre bäcken och både skaft accelerometrar och en naiv Bayesian klassificerare. Den bästa ensensor-modellen känslighet (41%) uppnåddes med hjälp av den bakre bäcken accelerometern och en naiv Bayesian klassificerare. Slutsatser: Funktionsval gav modeller med mindre funktionsuppsättningar och förbättrad fallande klassificering jämfört med fallande klassificering utan funktionsval. CFS och FCBF gav den bästa funktionen undergrupp (en bakre bäcken accelerometerfunktion) för fallande klassificering. Men bättre känslighet uppnåddes genom den näst bästa modellen baserad på en Relief-F-funktion subgrupp med tre tryckkännande insole funktioner och sju huvud accelerometer funktioner. Val av funktioner bör betraktas som ett viktigt steg i fallande klassificering med hjälp av bärbara sensorer.
Med hjälp av Relief-F-algoritmer, snabbt korrelationsbaserat filter och korrelationsbaserat funktionsval, J. Howcroft et al. REF visade vikten av särartsval för äldre fallrisk och fallande klassificering.
Feature selection for elderly faller classification based on wearable sensors
{'venue': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'journal': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}