Avaliação de um Sistema de Reconhecimento de Atividade Humana baseado em Smartphone em uma Vida Diária Ambiente
11 de dezembro de 2015
Um método de avaliação padronizado foi desenvolvido para Sistemas de Monitoramento de Mobilidade Vestível (WMMS) que inclui atividades contínuas em um ambiente realista de vida diária. O teste com uma série de atividades da vida diária pode diminuir a sensibilidade ao reconhecimento da atividade; portanto, circuitos de teste realistas são incentivados para uma avaliação válida do desempenho do WMMS.
O objetivo geral desta metodologia de reconhecimento de atividades é fornecer um método de avaliação padronizado para testar sistemas de monitoramento de mobilidade vestíveis, incluindo atividades contínuas em um ambiente de vida diária realista. Esse método pode ajudar a responder a perguntas-chave nos campos de reabilitação física, engenharia biomédica e biomecânica, como se os sistemas de sensores vestíveis que registram como uma pessoa se move fornecem resultados precisos e confiáveis. A principal vantagem dessa técnica é que o protocolo de avaliação usa um curso de controle que reflete os ambientes da vida cotidiana da vida real: comece prendendo com segurança um coldre de telefone ao participante no quadril frontal direito.
Inicie o aplicativo no smartphone de medição de mobilidade que é usado para coletar os dados do sensor. Em seguida, coloque o smartphone no coldre com a parte de trás do dispositivo voltada para fora. Em seguida, inicie uma gravação de vídeo digital em um segundo smartphone para anonimato.
Grave o vídeo de comparação no segundo smartphone sem mostrar o rosto do participante. No entanto, certifique-se de que todas as transições de atividade sejam registradas durante o circuito de atividade. Siga o participante e use o segundo smartphone para registrar todas as ações do participante.
Comece fornecendo as seguintes instruções ao participante em pé. Agite o smartphone para indicar o início do teste. Continue em pé por pelo menos 10 segundos e depois caminhe até uma cadeira próxima e sente-se.
Levante-se e caminhe 60 metros até um elevador e espere o elevador chegar e depois entre no elevador. Em seguida, vire e entre no ambiente doméstico. Entre no banheiro e simule escovar os dentes, simular pentear o cabelo, lavar as mãos e depois secar as mãos com uma toalha.
Em seguida, caminhe até a cozinha e pegue os pratos de uma prateleira e coloque-os no balcão. Encha uma chaleira com água da pia da cozinha e coloque a chaleira no fogão. Depois, coloque o pão em uma torradeira.
Em seguida, caminhe até a sala de jantar e sente-se à mesa da sala de jantar. Simule comer uma refeição à mesa. Em seguida, levante-se e volte para a pia da cozinha para enxaguar a louça e colocá-la em uma prateleira.
Caminhe 50 metros até uma escada. Abra a porta e entre na escada. Suba 13 degraus e abra a porta da escada para o corredor.
Vire à direita e caminhe pelo corredor por 15 metros. Em seguida, instrua o participante a se virar e caminhar 15 metros de volta à escada. Abra a porta, entre na escada e desça 13 degraus e saia da escada.
Em seguida, entre em um quarto e deite-se na cama. Em seguida, levante-se e caminhe 10 metros até uma rampa. Suba a rampa, vire-se e desça a rampa.
Continue andando para o corredor e abra a porta para o lado de fora. Em seguida, caminhe 100 metros até o caminho pavimentado. Vire-se e volte para a sala.
Em seguida, entre na sala e fique no ponto de partida. Continue em pé e agite o smartphone para indicar o fim do teste. Assim que o teste for concluído, pare a gravação do segundo smartphone e remova o primeiro smartphone com o coldre do participante.
Por fim, pare o aplicativo de registro de dados no primeiro smartphone. Copie os arquivos de dados de movimento e vídeo adquiridos de ambos os telefones para um computador para pós-processamento. Este protocolo discutiu um método de avaliação para sistemas de monitoramento de mobilidade vestível ou WMMS durante atividades contínuas em um ambiente de vida diária.
A sensibilidade e a especificidade foram medidas para três tipos de classificações, mobilidade ou imobilidade. Sente-se, fique de pé, deite-se ou andando e sente-se, fique de pé, deite-se, andando, subindo escadas ou faça pequenos movimentos em pé. Embora este protocolo resulte em resultados mais conservadores para os sistemas WMMS do que os relatórios anteriores, os resultados relatados aqui refletirão melhor os resultados na prática diária.
Uma vez dominada, essa técnica pode ser concluída em 10 a 15 minutos se for executada corretamente. Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de fornecer instruções claras ao participante do estudo e registrar todas as transições de atividades para que possam ser registradas no vídeo. Seguindo este procedimento, outros métodos computacionais podem ser realizados na saída do sensor para desenvolver melhores métodos de classificação de atividades após seu desenvolvimento.
Essa técnica abre caminho para que pesquisadores no campo do reconhecimento da atividade humana explorem o monitoramento da mobilidade vestível em um ambiente que pode ser traduzido para o mundo real. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como configurar um ambiente de teste contínuo e capturar dados relevantes de movimento humano para avaliar aplicativos de monitoramento de atividade humana. Não se esqueça de que as pessoas com deficiência terão diferentes capacidades de mobilidade e equilíbrio, portanto, devem ser tomadas precauções para evitar quedas ou esforço excessivo ao realizar este procedimento.
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Visão Geral
Este artigo apresenta um protocolo padronizado de avaliação para Sistemas Wearable de Monitoramento da Mobilidade (WMMS) por meio da simulação de atividades contínuas da vida diária em um ambiente realista. O método tem como objetivo avaliar a precisão e a confiabilidade dos WMMS no reconhecimento de diversas atividades humanas, fornecendo informações valiosas para pesquisas em reabilitação, engenharia biomédica e biomecânica.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Reconhecimento de atividades humanas
- Tecnologia de sensores vestíveis
- Medicina de reabilitação
- Engenharia biomédica
Contexto
- Os Sistemas Vestíveis de Monitoramento da Mobilidade são cada vez mais utilizados para rastrear e classificar o movimento humano em ambientes do mundo real.
- O reconhecimento preciso de atividades é essencial para a tomada de decisões clínicas e para o monitoramento da reabilitação.
- Os protocolos de avaliação existentes frequentemente carecem de validade ecológica, pois não refletem transições contínuas de atividades da vida real.
- É necessário um protocolo padronizado e realista para avaliar efetivamente o desempenho dos Sistemas Vestíveis de Monitoramento da Mobilidade.
Objetivo do Estudo
- Desenvolver e demonstrar um método padronizado de avaliação para sistemas vestíveis de monitoramento multiparamétrico (WMMS) utilizando atividades contínuas do cotidiano.
- Avaliar a precisão da classificação de WMMS em diversos estados de atividade em um ambiente realista.
- Fornecer um protocolo que possa ser adaptado para pesquisas futuras e aplicações clínicas.
Métodos Utilizados
- Quinze participantes fisicamente saudáveis realizaram uma sequência de tarefas do dia a dia em um circuito controlado.
- Os participantes usaram um smartphone no quadril direito para coletar dados de acelerômetro e giroscópio.
- Todas as atividades e transições foram gravadas em vídeo para comparação com o padrão-ouro, com registro manual dos momentos de início das atividades.
- Três conjuntos de classificação foram analisados: (i) mobilidade versus imobilidade, (ii) sentar, em pé, deitar ou caminhar, e (iii) sentar, em pé, deitar, caminhar, subir escadas ou pequenos movimentos em pé.
- Foram calculadas sensibilidades, especificidades e pontuações F1 para cada conjunto de classificação.
Resultados Principais
- A classificação mobilidade versus imobilidade alcançou sensibilidade de 86,30% ± 7,2% e especificidade de 98,96% ± 0,6%.
- O segundo conjunto de classificação (sentar, em pé, deitar, caminhar) apresentou sensibilidade de 88,35% ± 7,80% e especificidade de 98,51% ± 0,62%.
- O terceiro conjunto (incluindo subir escadas e pequenos movimentos em pé) mostrou sensibilidade de 84,92% ± 6,38% e especificidade de 98,17% ± 0,62%.
- Os escores F1 foram 86,17 ± 6,3, 80,19 ± 6,36 e 78,42 ± 5,96 para os três conjuntos, respectivamente.
Conclusões
- O desempenho do WMMS é influenciado pelo protocolo de avaliação, bem como pelos algoritmos subjacentes.
- O protocolo descrito fornece estimativas de desempenho mais conservadoras, porém realistas, em comparação com métodos anteriores.
- Essa abordagem pode ser adaptada para avaliar sistemas de reconhecimento de atividades humanas em ambientes clínicos e de pesquisa, especialmente na medicina de reabilitação.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A avaliação padronizada de sistemas vestíveis de monitoramento da mobilidade (WMMS) em ambientes realistas do cotidiano é essencial para estabelecer confiança preditiva em tecnologias de reconhecimento de atividades humanas. Este protocolo permite uma validação robusta de alvos para classificadores de atividades baseados em sensores, impactando diretamente pesquisas translacionais e o desenvolvimento de modelos pré-clínicos em reabilitação e engenharia biomédica. O reconhecimento confiável de atividades sustenta o avanço ajustado ao risco de soluções de saúde digital em todo o portfólio biofarmacêutico.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia e Farmacêuticos
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Permite testes rigorosos de hipóteses para algoritmos de classificação de atividades baseados em sensores.
- Apoia a desmistificação biológica ao comparar o desempenho do classificador com dados registrados em vídeo considerados padrão-ouro.
- Facilita a validação funcional de alvos de reconhecimento de atividades em ambientes ecologicamente válidos.
Desenvolvimento de Triagem e Ensaios
- Prepara conjuntos de dados de atividade validados para refinamento e comparação de algoritmos posteriores.
- Padroniza as condições dos ensaios utilizando um circuito de atividade contínuo e baseado no mundo real.
- Permite saídas quantitativas e reprodutíveis, como sensibilidade, especificidade e pontuações F1, para avaliação de classificadores.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Alinha os resultados do reconhecimento de atividades com pontos finais de mobilidade clinicamente relevantes para pesquisas em reabilitação.
- Garante a continuidade do desenvolvimento do classificador em estágio de descoberta até a validação pré-clínica em cenários do mundo real.
- Oferece uma base para decisões ajustadas ao risco sobre o avanço de ferramentas digitais de monitoramento da mobilidade.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
Este protocolo de avaliação integra a descoberta inicial, triagem e pesquisa translacional ao fornecer um fluxo de trabalho padronizado para validação de WMMS em ambientes de vida diária.
- Biologia da Descoberta: Apoia a testagem de hipóteses e a clarificação de vias para algoritmos de reconhecimento de atividade.
- Triagem: Fornece métricas quantitativas e reprodutíveis para o desempenho do classificador em múltiplos estados de atividade.
- Análise de Dados: Gera saídas de sensibilidade, especificidade e pontuação F1 para comparação robusta de condições.
- Pesquisa Translacional: Conecta a validação do classificador a desfechos clínicos significativos no monitoramento da mobilidade.
- Reutilização Empresarial: Estabelece um protocolo reutilizável, adaptável a diversos sistemas e populações de reconhecimento de atividade.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva e reduz a ambiguidade mecanicista no reconhecimento de atividades.
- Valor Operacional: Promove a padronização, reprodutibilidade e escalabilidade da avaliação de WMMS.
- Valor Estratégico: Orienta decisões de prosseguir ou não prosseguir e melhora a eficiência do capital em P&D de saúde digital.
- Impacto no Portfólio: Permite a priorização ajustada ao risco das tecnologias de monitoramento da mobilidade para aplicações clínicas e de pesquisa.
Considerações de Implementação
- Requer experiência em aquisição de dados de sensores e anotação manual de vídeos para comparação com padrão-ouro.
- Necessita de smartphones com capacidades de acelerômetro e giroscópio e infraestrutura segura para tratamento de dados.
- Exige padronização entre equipes dos protocolos de atividade e procedimentos de registro de dados.
- Adaptável a diversos sistemas modelo, mas deve levar em conta a segurança dos participantes e limitações de mobilidade.
- A duração do protocolo e a adesão dos participantes podem limitar a produtividade em estudos de grande escala.
