Предсказание изменений самочувствия по данным походки

Аннотация:

Разработана методика прогнозирования самочувствия человека по акселерограммам двойных шагов, получаемых с помощью смартфона во время походки. Измерение двойных шагов смартфоном выполнялось при его размещении без жесткой фиксации в переднем кармане одежды поясного типа. Значение метрики Fl-score для найденной структуры голосового регрессора составляет 0,86 для прогнозирования болевых ощущений в области поясницы. B современном мире развитие различного рода носимых устройств открывает широкие возможности для наблюдения за здоровьем человека . Измерение сердечного ритма, артериального давления, уровня стресса и физической активности стало обычным делом. Если раньше для оценки состояния человека требовалось специальное медицинское оборудование, то теперь часто бывает достаточно мобильного телефона и смарт-часов . И хотя смартфон не относится к классу измерительных устройств для мониторинга параметров здоровья человека, а его использование в условиях повседневной жизни вносит дополнительные сложности, связанные с постоянным перемещением устройства он активно применяется для регистрации биометрических параметров, а технологии диагностики двигательных функций и состояния здоровья человека на основе смартфона развиваются . Выявлению различных взаимосвязей в данных смартфона, отражающих движения человека, с параметрами здоровья способствует применение методов машинного обучения и глубокого обучения. Одним из направлений применения смартфона является оценка состояния здоровья человека по его походке . Существующие алгоритмы обработки и последующего анализа данных акселерограмм походки, зафиксированной смартфоном во время ходьбы, позволяют выявлять изменения в функционировании опорно-двигательного аппарата и на их основе оценивать (диагностировать) заболевание . Ha данный момент исследования, связанные с диагностикой здоровья на основании данных смартфона о походке или движениях человека, выполняются по очень ограниченному кругу заболеваний. Наиболее часто рассматриваемой в научных работах является болезнь Паркинсона. По сравнению с диагностикой формирование прогнозных оценок состояния здоровья по данным смартфона о движениях является сложным и малоизученным направлением . Целью работы является разработка методики прогнозирования самочувствия человека по акселерограммам двойных шагов, получаемых с помощью смартфона во время походки. Для достижения цели были организованы долговременный сбор и обработка статистических данных о походке и самочувствии добровольцев, привлекаемых к исследованию. Ha основе результатов обработки статистических данных, полученных посредством нескольких методов машинного обучения (архитектур голосовых регрессоров), был найден алгоритм, позволяющий достичь точности формирования прогнозных оценок 0,86 по метрике F-score для ощущений боли в пояснице.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2025
Объем: 3с.
Дополнительная информация: 2025.-N 1.-С.41-43. Библ. 20 назв.
Просмотров: 0