Temporal convolutional networks predict dynamic oxygen uptake response from wearable sensors across exercise intensities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oxygen consumption ( $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> ) provides established clinical and physiological indicators of cardiorespiratory function and exercise capacity. However, $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> monitoring is largely limited to specialized laboratory settings, making its widespread monitoring elusive. Here we investigate temporal prediction of $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> from wearable sensors during cycle ergometer exercise using a temporal convolutional network (TCN). Cardiorespiratory signals were acquired from a smart shirt with integrated textile sensors alongside ground-truth $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> from a metabolic system on 22 young healthy adults. Participants performed one ramp-incremental and three pseudorandom binary sequence exercise protocols to assess a range of $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> dynamics. A TCN model was developed using causal convolutions across an effective history length to model the time-dependent nature of $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> . Optimal history length was determined through minimum validation loss across hyperparameter values. The best performing model encoded 218 s history length (TCN-VO2 A), with 187, 97, and 76 s yielding <3% deviation from the optimal validation loss. TCN-VO2 A showed strong prediction accuracy (mean, 95% CI) across all exercise intensities (−22 ml min − 1 , [−262, 218]), spanning transitions from low–moderate (−23 ml min − 1 , [−250, 204]), low–high (14 ml min − 1 , [−252, 280]), ventilatory threshold–high (−49 ml min − 1 , [−274, 176]), and maximal (−32 ml min − 1 , [−261, 197]) exercise. Second-by-second classification of physical activity across 16,090 s of predicted $$\dot{\,{{\mbox{V}}}}{{{\mbox{O}}}}_{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mover> <mml:mrow> <mml:mspace/> <mml:mstyle> <mml:mtext>V</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>̇</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mtext>O</mml:mtext> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> was able to discern between vigorous, moderate, and light activity with high accuracy (94.1%). This system enables quantitative aerobic activity monitoring in non-laboratory settings, when combined with tidal volume and heart rate reserve calibration, across a range of exercise intensities using wearable sensors for monitoring exercise prescription adherence and personal fitness.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».