Vrist accelerometrar används i populationsnivå övervakning av fysisk aktivitet (PA) men mer forskning behövs för att utvärdera deras giltighet för att korrekt klassificera typer av PA beteende och förutsäga energiutgifter (EE). I denna studie jämför vi accelerometrar som används på handleden och höften, och mervärdet av pulsdata (HR), för att förutsäga PA-typ och EE med hjälp av maskininlärning. Fyrtio vuxna utförde rörelse- och hushållsaktiviteter i labbmiljö medan de bar tre accelerometrar ActiGraph GT3X+ (vänster höft, höger höft, icke-dominerande handled) och en HR-monitor (Polar RS400). Deltagarna bar också en bärbar indirekt kalorimeter (COSMED K4b2), från vilken EE och metaboliska motsvarigheter (METs) beräknades för varje minut. Vi utvecklade två prediktiva modeller: en slumpmässig skogsklassning för att förutsäga aktivitetstyp och en slumpmässig skog av regressionsträd för att uppskatta MET. Förutsägelser utvärderades med hjälp av korsvalidering av leaveone-user-out. Hip accelerometern fick en genomsnittlig noggrannhet på 92,3% för att förutsäga fyra aktivitetstyper (hushåll, trappor, promenader, löpning), medan handled accelerometern fick en genomsnittlig noggrannhet på 87,5%. Över alla 8 aktiviteter kombinerade (tvätt, fönstertvätt, dammning, rätter, sopning, trappor, promenader, löpning), fick höft och handled accelerometrar i genomsnitt 70,2 % respektive 80,2 %. Förutsäga METs enbart med hjälp av höft- eller handledsenheter erhållna rotmedel kvadratfel (rMSE) på 1,09 respektive 1,00 METs per 6-minuters bout, respektive. Inklusive HR-data förbättrade uppskattningen av marknadsekonomisk status, men förbättrade inte signifikant klassificeringen av aktivitetstyp. Dessa resultat visar giltigheten av slumpmässig skogsklassificering och regressionsskogar för PA-typ och MET-förutsägelse med hjälp av accelerometrar. Armbandsaccelerometern visade sig vara mer användbar för att förutsäga aktiviteter med betydande armrörelser, medan höftaccelerometern var överlägsen för att förutsäga rörelse och uppskatta EE.
Ellis och Al. REF presenterade en strategi för erkännande av rörelse- och hushållsaktiviteter i en labbmiljö.
A random forest classifier for the prediction of energy expenditure and type of physical activity from wrist and hip accelerometers
{'venue': 'Physiological measurement', 'journal': 'Physiological measurement', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}