Medan konvolutionella neurala nätverk (CNN) har framgångsrikt tillämpats på många utmanande klassificeringsapplikationer, kräver de vanligtvis stora dataset för utbildning. När tillgången till märkta data är begränsad är dataförstärkning ett kritiskt förbehandlingssteg för CNN. Dataförstärkning för bärbara sensordata har dock ännu inte undersökts ingående. I detta dokument föreslås olika metoder för dataförstärkning för bärbara sensordata. De föreslagna metoderna och CNN tillämpas på klassificeringen av motoriska tillstånd hos patienter med Parkinsons sjukdom, vilket är utmanande på grund av liten datamängd, bullriga etiketter och stor intraklassvariation. Lämplig förstärkning förbättrar klassificeringsprestandan från 77,54 % till 86,88 %.
I REF används aktivitetsspecifika transformationer (t.ex. extra buller och rotation) på bärbara sensordata för att öka och förbättra prestandan hos system för övervakning av Parkinsons sjukdom.
Data augmentation of wearable sensor data for parkinson’s disease monitoring using convolutional neural networks
{'venue': 'ICMI 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}