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J-GLOBAL ID:201802252750587275   整理番号:18A0161528

手首加速度計データを用いた日常生活活動評価のためのバッグオブワードアプローチ【Powered by NICT】

A bag-of-words approach for assessing activities of daily living using wrist accelerometer data
著者 (7件):
資料名:
巻: 2017  号: BIBM  ページ: 678-685  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ほとんどの身体活動(PA)評価研究は,股関節に付けられたウェアラブル加速度計を使用した。しかし,利用と高いコンプライアンスの容易さのために手首に基づく加速度計データ収集の有用性を理解する上で重要で最近興味が持たれている。本論文では,活動のタイプを同定し,エネルギー消費を計算するための機械学習法を開発した。著者らのアプローチは生の時系列データ標準統計的方法は勿論のことバッグオブワード(BoW)アプローチを用いた中間変数または特徴に変換する。身体活動のタイプを評価すると同時に,対応するエネルギー消費を推定するためにこの方法を試験した。法を,17人の参加者で評価した。参加者の各々は,右手首にアクチグラフGT3X+加速度計を装着し,日常生活の33種類の活動を行った。エネルギー消費は携帯型間接熱量測定システムにより平行して測定した。著者らの結果は,BoW方式によりPA同定(ワークと運動検出のためのF1スコア=0.88と0.91)のためのより正確なモデルをもたらし,標準の統計的要約と比較してことを示した。BoWアプローチは加速度計データ,同じ高レベルカテゴリー(例えば,両PAは移動クラスに属しているところ階段上昇からレジャー歩行を識別する)に属することを異なる活性を識別し,その結果PA(rMSE=0.93とR~2=0.69)に対する正確なエネルギー消費量推定モデルを得たについての付加的詳細を保持していた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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生体計測 
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