从身体活动模式到认知状态:开发和验证新的数字生物标志物用于老年人认知评估
Ling-Jie Fan1, Feng-Yi Wang2, Jun-Han Zhao3,4
1College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China.
概括
从加速计的新型体力活动 (PA) 特性预测了老年人的认知状态. 这些先进的指标,捕捉活动的变化和节奏性,提供比传统措施更好的预测.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 研究老年人身体活动 (PA) 和认知状态之间的关联.
- 利用来自手腕加速度计的信号级PA特征.
- 探索PA与人口统计数据相结合的预测价值.
研究的目的:
- 确定可预测认知功能的新型PA特征.
- 评估PA特征和人口统计数据的综合预测能力.
- 开发可解释的机器学习模型用于认知状态预测.
主要方法:
- 分析了来自3,363名老年人的PA数据 (NHATS和NHANES).
- 使用特征工程和递归特征消除提取了相关的PA特征.
- 合并的多式联络数据 (PA和人口统计) 使用正规相关性分析和随机森林模型.
主要成果:
- 确定了前20个PA特征,并将它们与人口特征结合起来.
- 获得的AUC为0.84 (NHATS) 和0.80 (NHANES) 用于认知功能预测.
- 变化量和FFT系数是排名最高的PA特征,显示出显著的预测重要性.
结论:
- 新的时间频域PA特征显示了与认知状态的强有力的关联.
- 这些特征提供了超越传统PA措施的补充信息.
- 开发了一个概念验证应用程序,用于使用PA分析实践监测认知健康.
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