对典型发育的儿童和脑儿童的两个新型人类活动识别模型的验证

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 物理疗法物理治疗
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 人类活动识别 (HAR) 模型为身体活动模式提供了洞察力.
• 了解习惯性体力活动对于典型发育的儿童和脑患者来说都至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证两个HAR模型.
• 用典型发育的儿童和脑儿童的数据来评估模型的性能.
• 调查窗口设置对HAR模型性能的影响.

主要方法:

• 利用加速度计进行数据收集和视频注释进行地面真相.
• 使用极端梯度增强 (XGBoost) 分类器开发了HAR模型.
• 创建了12个子模型,不同的窗口大小 (1,3,5秒) 和重叠设置.

主要成果:

• 这两种HAR模型在两个儿童组的标准化活动中都获得了很好的预测准确度 (>92%).
• 一秒钟窗口设置在所有测试组中表现最好.
• 在患有脑麻的儿童中,自由游戏活动的准确性略低 (>75%).
• 在综合数据上训练的模型在所有测试组中表现异常出色.

结论:

• 哈尔模型有效地预测了典型发育的儿童和脑的儿童的标准化体育活动.
• 综合数据模型在所有参与者群体中都显示出卓越的表现.
• 最佳的窗口设置至关重要,并且取决于具体的研究目标.