کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6957848 | 1451923 | 2018 | 34 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep learning for automatic stereotypical motor movement detection using wearable sensors in autism spectrum disorders
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری عمیق برای تشخیص حرکت موتورهای کلیشه ای با استفاده از سنسورهای پوشیدنی در اختلالات طیف اوتیسم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی انعقادی، حافظه طولانی مدت، انتقال یادگیری، یادگیری گروهی سنسورهای پوشیدنی اختلالات طیف اوتیسم،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Autism Spectrum Disorders are associated with atypical movements, of which stereotypical motor movements (SMMs) interfere with learning and social interaction. The automatic SMM detection using inertial measurement units (IMU) remains complex due to the strong intra and inter-subject variability, especially when handcrafted features are extracted from the signal. We propose a new application of the deep learning to facilitate automatic SMM detection using multi-axis IMUs. We use a convolutional neural network (CNN) to learn a discriminative feature space from raw data. We show how the CNN can be used for parameter transfer learning to enhance the detection rate on longitudinal data. We also combine the long short-term memory (LSTM) with CNN to model the temporal patterns in a sequence of multi-axis signals. Further, we employ ensemble learning to combine multiple LSTM learners into a more robust SMM detector. Our results show that: (1) feature learning outperforms handcrafted features; (2) parameter transfer learning is beneficial in longitudinal settings; (3) using LSTM to learn the temporal dynamic of signals enhances the detection rate especially for skewed training data; (4) an ensemble of LSTMs provides more accurate and stable detectors. These findings provide a significant step toward accurate SMM detection in real-time scenarios.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 144, March 2018, Pages 180-191
Journal: Signal Processing - Volume 144, March 2018, Pages 180-191
نویسندگان
Nastaran Mohammadian Rad, Seyed Mostafa Kia, Calogero Zarbo, Twan van Laarhoven, Giuseppe Jurman, Paola Venuti, Elena Marchiori, Cesare Furlanello,