用于量化抓挠强度的多模态传感指环
机器学习
2023-11-01 v2 信号处理
摘要
对慢性瘙痒的客观测量对于改善多种医疗状况下的患者护理十分必要。尽管可穿戴设备在抓挠检测方面已显示出前景，但它们目前无法估计抓挠强度，阻碍了对瘙痒对个体影响的全面理解。在本工作中，我们提出了一个用于估计抓挠强度以及检测抓挠的框架。这是通过一个多模态指环设备实现的，该设备由一个加速度计和一个接触式麦克风、一个用于捕获真实强度值的压敏平板，以及用于在0-600毫瓦（mW）功率尺度（可映射为0-10连续尺度）上回归抓挠强度的机器学习算法组成。我们使用留一受试者交叉验证在20名个体上评估了算法的性能，并利用来自14名额外参与者的数据，表明我们的算法实现了对抓挠强度水平的临床相关区分。通过这样做，我们的设备能够量化在患者自我报告临床评估中频繁使用的0-10尺度解释方面的显著差异。本工作表明，手指佩戴设备可以提供针对抓挠动作的多维、客观、实时测量。
引用
@article{arxiv.2302.03813,
title = {A Multimodal Sensing Ring for Quantification of Scratch Intensity},
author = {Akhil Padmanabha and Sonal Choudhary and Carmel Majidi and Zackory Erickson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.03813},
year = {2023}
}