Monitoring Arm Movements Post-Stroke for Applications in Rehabilitation and Home Settings
Notice bibliographique
Résumé
Optimal recovery of arm function following stroke requires patients to perform a large number of functional arm movements in clinical therapy sessions, as well as at home. Technology to monitor adherence to this activity would be helpful to patients and clinicians. Current approaches to monitoring arm movements are limited because of challenges in distinguishing between functional and non-functional movements. Here, we present an Arm Rehabilitation Monitor (ARM), a device intended to make such measurements in an unobtrusive manner. The ARM device is based on a single Inertial Measurement Unit (IMU) worn on the wrist and uses machine learning techniques to interpret the resulting signals. We characterized the ability of the ARM to detect reaching actions in a functional assessment dataset (functional assessment tasks) and an Activities-of-Daily-Living (ADL) dataset (pizza-making and walking task) from 12 participants with stroke. The Convolutional Neural Network (CNN) and Random Forests (RF) classifiers had a Matthews Correlation Coefficient score of 0.59 and 0.58 when trained and tested on the functional dataset, 0.50 and 0.49 when trained and tested on the ADL dataset, and 0.37 and 0.36 when trained on the functional dataset and tested on the ADL dataset, respectively. The latter is the most relevant scenario for the intended application of training during a clinical visit for monitoring movements in the in-home setting. The classifiers showed good performance in estimating the time spent reaching and number of reaching gestures and showed low sensitivity to irrelevant arm movements produced during walking. We conclude that the ARM has sufficient accuracy and robustness to merit being used in preliminary studies to monitor arm activity in rehabilitation or home applications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».