就学前の子供の加速度計とジャイロスコープデータを使用したエネルギー消費量の予測

科学分野:

• 生物医学工学
• 小児運動科学
• ウェアラブルテクノロジー

背景:

• 就学前の子供のエネルギー消費量（EE）の正確な推定は、身体活動レベルと代謝の健康状態を理解するために重要です。
• ウェアラブルセンサーは、自由生活条件下でのEEを監視するための有望で非侵襲的な方法を提供します。
• 以前の研究ではEE予測に加速度計データが検討されてきましたが、ジャイロスコープデータの付加価値は依然として不明確です。

主な方法:

• 39人の就学前の子供（3歳から6歳未満）が研究に参加しました。
• 参加者は、携帯用代謝ユニットを使用してエネルギー消費量が測定されている間、さまざまな身体の場所に複数のデバイス（OPAL、GT9X、GENEActiv）を装着しました。
• 54の機械学習モデルが開発され、二乗平均平方根誤差を使用して評価され、加速度計、ジャイロスコープ、およびデュアルセンサーデータをさまざまなアルゴリズムと装着部位で比較しました。

結論:

• 加速度計データにジャイロスコープデータを追加しても、就学前の子供のエネルギー消費量予測の改善はわずかです。
• デュアルセンサーシステムのデータ取得と処理の潜在的な課題と最小限の利点を考慮すると、加速度計ベースのモデルが将来の研究に推奨されます。
• 将来の研究では、幼児のエネルギー消費量の堅牢で実用的な推定のために、加速度計ベースのアルゴリズムの最適化に焦点を当てるべきです。