Detection of daily postures and walking modalities using a single chest-mounted tri-axial accelerometer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a novel method for the detection and classification of a wide range of physical activities, including standing, sitting, lying, level walking, and walking upstairs and downstairs using a single chest-mounted accelerometer. The trunk inclination angle and variation of the gravitational component of the accelerometer recording were used for detection and classification of postural transitions and walking modalities. In addition, biomechanical features of each transition were used to reject false detections. To validate the accuracy of the presented method, two studies were performed, first in the (1) laboratory environment, where a motion capture system was the reference system (ten healthy subjects), and second (2) in the free-living environment where a handheld camera was the reference system (ten healthy subjects). The first study showed that the proposed method obtained higher accuracy, sensitivity, and specificity in detection of postural transitions and walking modalities compared to other methods in the literature when implemented on the same dataset. The second study obtained (1) the sensitivity and specificity of 100% for detection of sit-to-lie, lie-to-sit, and stand-to-sit, and 100% and 97%, respectively, for detection of sit-to-stand, and (2) the accuracy of 99%, 99%, and 95% for detection of slow, normal, and fast level walking, and 97% and 96% for detection of walking upstairs and downstairs. The proposed method enabled detection and classification of postural transitions and walking modalities with high sensitivity and specificity using only one chest-mounted accelerometer. This approach can be used for convenient and reliable assessment of physical activities in long-term.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle