TD‐P‐32: EVALUATING DISEASE PROGRESSION AND THE IMPACT OF TREATMENTS OR INTERVENTIONS IN PEOPLE WITH DEMENTIA, MCI OR PHYSICAL IMPAIRMENT USING 3D SKELETON MOVEMENT DATA AND MACHINE LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
Motion-based technologies (MBT) like the Microsoft Kinect and Nintendo Wii can facilitate beneficial group activities for people with dementia, MCI or physical impairments. At the same time, these technologies provide data such as 3D skeleton representations of participants, allowing the objective evaluation of disease progression or the impact of treatments or interventions through analysis of physical movements over time in community and home-based settings. We propose a novel set of objective metrics that utilize 3D skeleton tracking data and machine learning to help understand disease progression and intervention efficacy in people with dementia, MCI or physical impairments. We used the Kinect SDK to capture skeleton data from 60-minute bowling sessions with a group of participants twice per week for 12 weeks. We manually annotated data captured by a second video camera to provide ground-truth labelling for the skeleton data. We employed k-means for pre-processing, and developed a feature vector representing the movement speed of the skeleton data and the movement ranges of body parts over time. We identified poses (e.g., arm raised) using deep learning to evaluate participants’ walking speed, arm swing range, arm swing speed, and upper body stability across each trial to create an objective measure of movement over time as a result of the bowling intervention. 14 participants (average 10/session) provided a total of over 6.5 million frames of skeleton data over 24 sessions (average ∼276,000 frames/session). Walking speed and arm swing speed increased by an average of 6.7% and 14% respectively over the first four sessions then stayed constant for the remainder of the trial. Arm swing range, similarly, increased on average from 82 degree to 114 degrees respective to the legs. Finally, upper body stability, or deviation from a fully upright position, increased 13% over the sessions. Our proposed set of measures, derived from 3D skeleton movement data captured using MBT during a group exercise intervention, identified a change in physical capabilities in participants with dementia, MCI or physical impairments over 12-weeks. This suggests that these metrics, once validated against best-practices clinical evaluations, may provide a means of objectively evaluating the impact of physical interventions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».