AutoCogniSys：物联网辅助的上下文感知自动认知健康评估
人机交互
2020-03-18 v1 人工智能
机器学习
摘要
认知障碍在老年人群中已呈流行态势。近年来微型可穿戴与环境设备（即物联网（IoT））的出现，为老年人持续的功能与认知健康评估提供了丰富平台。本文中，我们设计、实现并评估了 AutoCogniSys——一个上下文感知的自动化认知健康评估系统，它结合了可穿戴生理（皮肤电活动、光电容积描记）与物理（加速度计、物体）传感器以及环境传感器的感知能力。我们设计了适当的信号处理与机器学习技术，并在自然老年人居住环境中开发了自动认知健康评估系统。我们使用两个数据集验证我们的方法：（i）与22名在退休社区中心招募、各自居住于自有公寓并使用定制低成本物联网系统（IRB #HP-00064387）的老年人日常生活活动及心理唤醒相关的自然传感数据流，以及（ii）一个公开可用的情绪检测数据集。AutoCogniSys 的性能在评估老年人认知健康方面达到了最高 93% 的准确率。
引用
@article{arxiv.2003.07492,
title = {AutoCogniSys: IoT Assisted Context-Aware Automatic Cognitive Health Assessment},
author = {Mohammad Arif Ul Alam and Nirmalya Roy and Sarah Holmes and Aryya Gangopadhyay and Elizabeth Galik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07492},
year = {2020}
}