自动评估婴儿携带和持有使用家用可穿戴记录的婴儿
Manu Airaksinen1,2, Einari Vaaras3, Leena Haataja4,5
1BABA Center, Pediatric Research Center, Department of Clinical Neurophysiology, New Children's Hospital and HUS Imaging, Helsinki University Hospital, Helsinki, Finland. manu.airaksinen@hus.fi.
Scientific reports
|February 28, 2024
概括
现在可以使用可穿戴传感器自动检测婴儿携带和抱 (C / H). 这项技术为在家庭学习期间的婴儿发育和亲子互动提供了新的见解.
科学领域:
- 发展心理学 发展心理学
- 可穿戴技术可穿戴技术
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 评估婴儿携带和持有 (C / H),这是一个关键的身体婴儿护理人员互动,对于发育研究至关重要.
- 需要自动化C/H检测,用于长期的家庭研究,使用可穿戴设备监测婴儿的神经行为.
研究的目的:
- 开发和评估深度学习分类器,从多传感器可穿戴记录中自动检测婴儿C / H行为.
- 为了比较自动化C / H检测性能与人类专家协议和现有方法,如actigraphy.
主要方法:
- 开发了五种C/H行为定义的现象学分类.
- 训练并评估深度学习分类器,使用来自婴儿运动发育评估的多传感器可穿戴数据.
- 基准自动检测与基于视频的人类专家协议和actigraphy.
主要成果:
- 自动化C / H检测实现了几秒钟的时间准确性,最佳定义产生96%的准确性和0.56 kappa.
- 性能因C/H定义而异,受婴儿运动存在的影响.
- 基于动图的方法被发现忽略了典型的C / H行为.
结论:
- 基于深度学习的自动检测婴儿C / H从可穿戴传感器是可行的和准确的.
- 这种方法为研究婴儿发育过程中的C / H行为提供了有价值的工具,当与运动能力相匹配时,提供了新的见解.
- 自动化C / H检测在捕捉这些基本相互作用方面超过了传统的动画摄影.
关键词:
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