Activity monitoring system using deep learning for people with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is a degenerative condition that affects cognitive abilities and daily functioning. This project aims to explore and evaluate activity recognition algorithms to support the assisted living of people with dementia. The proposed deep learning approach can help to monitor people with dementia and support their caregivers in providing effective care. We tried a new approach for detecting the activities of daily living for people with dementia. We explored ExpansionNet_v2 model and used it to train on the Toyota Smart Home dataset in order to detect the activities od daily living. The dataset was converted into COCO dataset format. Bounding boxes were generated using Faster-RCNN with ResNet backbone pretrained model from pytorch. Captions were generated using scene understanding. This involved analyzing the image or video to extract semantic information about the environment and objects within it, including their relationships and context. Semantic relationships and patterns were extracted, which helped in building a more comprehensive understanding of the scene. The training process involved two steps - initial training and fine-tuning. During initial training, newly added layers were trained while keeping the pre-trained layers of the Swin-Transformer backbone frozen. Fine-tuning involved training the entire network, including both the pre-trained backbone and newly added layers, on the dataset. The purpose of using multiple frames from a video during training is to increase the probability of detecting the pose accurately and generating a good caption. The algorithm to detect ADL was tested on real-life videos of three dementia patients at different stages of dementia. The daily activities of these patients were recorded to test the algorithm after training and validation on the Toyota SmartHome dataset.
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».