Fortschritte bei der Bewegungdatenerweiterung mit SHRED

Das Verständnis menschlicher Bewegung ist wichtig für viele Bereiche, wie Gesundheitswesen, Rehabilitation, Sport und das Design hilfreicher Geräte. Indem wir Bewegungen überwachen, können wir den Krankheitsverlauf verfolgen, die Genesung steuern, die sportliche Leistung bewerten und bessere Hilfsmittel schaffen. Früher haben Experten spezifische Messungen verwendet, um Bewegungen zu bewerten, zum Beispiel wie Menschen gehen oder laufen. Diese Messungen, bekannt als digitale Biomarker, beinhalten Variablen wie Geschwindigkeit, Winkel und Zeitpunkte von Bewegungen.

Bestimmte bewegungsbezogene Faktoren wurden mit schwerwiegenden Folgen in Verbindung gebracht, wie dem Winkel des Knies bei Verletzungen oder wie unterschiedlich die Schrittbreite einer Person ist, besonders bei älteren Erwachsenen, die sturzgefährdet sind. In den USA haben viele Menschen Mobilitätsprobleme, was die Überwachung der Bewegung in alltäglichen Situationen entscheidend macht. Um menschliche Bewegungen ausserhalb einer kontrollierten Umgebung effektiv zu beobachten, brauchen wir tragbare, einfach zu bedienende, zuverlässige und genaue Sensoren.

#Aktuelle Bewegungssensor-Technologien

Es gibt verschiedene Technologien für die Bewegungserfassung, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen in Bezug auf Praktikabilität und Genauigkeit. Die besten Ergebnisse kommen normalerweise von Methoden mit komplexen Setups, wie optischer Bewegungserfassung oder Kraftplatten, aber diese Systeme erfordern spezielle Labore und geschultes Personal. Das kann den Zugang für viele Personen einschränken.

Andererseits können einfachere, tragbare Geräte wie Wearables und Smartphones Bewegungen überwachen, sind aber möglicherweise nicht so präzise. Zum Beispiel können inertiale Messeinheiten (IMUs) und Kameras in alltäglichen Situationen verwendet werden, aber genaue Messwerte zu erhalten, kann aufgrund von Problemen wie der Sensorplatzierung und Fehlern, die sich über die Zeit summieren, schwierig sein.

#Die Rolle des maschinellen Lernens

Jüngste Fortschritte im maschinellen Lernen haben neue Wege zur Analyse menschlicher Bewegung eröffnet. Algorithmen können riesige Datenmengen verarbeiten, die aus verschiedenen Quellen, wie Rehabilitationskliniken oder tragbaren Sensoren, gesammelt werden, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die auf den ersten Blick vielleicht nicht offensichtlich sind. Diese Methoden des maschinellen Lernens haben sich besonders als nützlich erwiesen, um Aktivitäten zu erkennen, Bewegungen ohne Marker zu erfassen, Stürze zu erkennen und Daten von verschiedenen Sensoren zu kombinieren.

Forscher haben auch untersucht, wie man menschliche Bewegung aus einer begrenzten Anzahl von Sensoren sinnvoll ableiten kann, um die Datensammlung zu entlasten. Allerdings konnten diese Ansätze bisher nicht die Genauigkeit spezialisierter Bewegungserfassungssysteme erreichen.

#Einführung des SHRED-Algorithmus

Ein vielversprechender Ansatz ist der SHallow REcurrent Decoder (SHRED). Diese Technik hilft, vollständige Datensätze von Bewegungsdaten aus wenigen Messungen zu rekonstruieren, indem historische Sensordaten verwendet werden. Die SHRED-Architektur nutzt ein rekurrentes Netzwerk, das hilft, Muster über Zeit zu lernen, und einen einfacheren Decoder, um eine vollständige Sicht des Bewegungsstatus basierend auf begrenzten Daten zu erstellen.

Was SHRED besonders macht, ist seine Fähigkeit, mit Rauschen und Ungenauigkeiten in den Messungen umzugehen und gleichzeitig den Bedarf an perfekt platzierten Sensoren zu reduzieren. Es benötigt weniger Daten zum Trainieren im Vergleich zu traditionellen tiefen Lernmodellen, was vorteilhaft ist, wenn man mit begrenzten Bewegungsdaten arbeitet.

#Unsere Ziele mit SHRED

Wir glauben, dass der SHRED-Algorithmus lernen kann, wie man spärliche Sensormessungen, wie die von einem einfachen Beschleunigungssensor, in einen umfassenderen Datensatz umwandelt, der vollständige menschliche Bewegung repräsentiert. Wir sind neugierig, ob die Verwendung historischer Messungen bessere Ergebnisse liefern wird im Vergleich zu anderen Modellierungsansätzen.

Darüber hinaus möchten wir untersuchen, wie die Komplexität der Aufgaben die Fähigkeit des SHRED-Modells beeinflusst, Bewegungsdaten zu erweitern. Wir denken, dass das Modell, wenn es mit komplexeren Aufgaben trainiert wird, bessere Ergebnisse liefern wird als wenn es mit einfacheren trainiert wird. Um dies zu testen, werden wir mehrere Open-Source-Datensätze verwenden, die eine Vielzahl von Bewegungsmustern erfassen.

#Überblick über die Methode

Unsere Studie gliedert sich in drei Hauptabschnitte:

#Teil A: Modellierungstechniken

Hier erklären wir die Mathematik hinter verschiedenen Modellierungstechniken, die verwendet werden, um spärliche Sensorinformationen in einen dichteren Datensatz zu übersetzen. Dazu gehören SHRED, andere flache Decodernetze und lineare Regressionsmodelle.

#Teil B: Verwendete Datensätze

Wir überprüfen die Open-Source-Datensätze, die wir ausgewählt haben, um zu bewerten, wie gut SHRED bei der Erweiterung der Daten abschneidet. Diese Datensätze enthalten verschiedene Aktivitäten, wie das Gehen auf einem Laufband und dynamischere Aktionen wie Tanzen.

#Teil C: Bewegungs-Komplexität

In diesem Abschnitt betrachten wir, wie die Komplexität von Bewegungsaufgaben die Fähigkeit von SHRED beeinflusst, Bewegung abzuleiten.

#Verständnis der Datenexpansion

Datenexpansion bedeutet, begrenzte Sensormessungen in einen detaillierteren Datensatz zu verwandeln. Wir können dies durch zwei Methoden erreichen:

1. Rekonstruktion: Fehlende Daten basierend auf bekannten Informationen ausfüllen.
2. Inference: Vorhersagen von Daten für neue Situationen oder Probanden, die zuvor nicht untersucht wurden.

#Implementierung von SHRED für menschliche Bewegung

Wir haben getestet, wie gut SHRED Bewegungsdaten des Menschen mit verschiedenen Datensätzen erweitert und seine Leistung mit anderen Modellen verglichen. Zunächst haben wir einfache Laufbandgehaufgaben untersucht, bevor wir zu komplexeren Aktivitäten wie Laufen und Freestyle-Tanzen übergegangen sind.

#Laufbandgehaufgaben

Anfangs haben wir beim Laufbandgehen beobachtet, ob SHRED Daten replizieren kann, die reguläre Muster zeigen. Wir haben die Genauigkeit unserer Datenrekonstruktionen gemessen, indem wir die Ausgaben von SHRED mit tatsächlich gemessenen Daten verglichen haben. Wir haben mit zwei Arten von Zuordnungen experimentiert: personalisierte Zuordnungen (unter Verwendung der Daten jedes einzelnen) und Gruppen-Zuordnungen (unter Verwendung der Daten einiger Personen, um die Daten anderer vorherzusagen).

#Sammeln von Bewegungsdaten

Wir haben Bewegungsdaten von einer Gruppe von Erwachsenen gesammelt, die festgelegte Aufgaben durchführten. Unser Ziel war es zu sehen, ob wir vollständige Bewegungszustände aus ausgewählten Messungen genau rekonstruieren können. Verschiedene Kombinationen von Sensor-Eingaben wurden getestet, um herauszufinden, welche am besten funktionierte.

#Inertiale Sensordaten

Wir haben auch Daten von tragbaren Geräten gesammelt, während die Teilnehmer verschiedene Aktionen ausführten. Wieder haben wir SHREDs Fähigkeit getestet, basierend auf begrenzten Daten genaue Ergebnisse zu liefern, und es mit der Leistung anderer Modelle verglichen.

#Komplexität in Bewegungsaufgaben

Um SHREDs Fähigkeiten weiter zu untersuchen, haben wir erforscht, wie die Komplexität der Bewegungen seine Leistung beeinflusst. Dazu gehörten Aufgaben, bei denen Einzelpersonen ihre Gangmuster ändern mussten. Indem wir betrachteten, wie viel Variation in ihren Bewegungen vorhanden war, wollten wir den Einfluss der Komplexität auf die Erweiterung der Bewegungsdaten quantifizieren.

#Erforschung von Umweltbeschränkungen

Wir haben untersucht, wie sich die Bewegung von einer kontrollierten Umgebung wie einem Laufband zu dynamischeren Einstellungen auf die Datenexpansion auswirkt. Zum Beispiel haben wir in natürlicheren Umgebungen eine erhöhte Variabilität in der Bewegung der Menschen festgestellt. Diese Variabilität hatte einen bemerkenswerten Einfluss auf die Genauigkeit unserer Ergebnisse.

#Genauigkeit der Datenexpansion

In allen Tests konnte SHRED die Bewegungsdaten genau erweitern und übertraf andere Modelle in sowohl personalisierten als auch gruppenbasierten Szenarien. SHRED erzielte geringere Fehlerraten bei verschiedenen Datensätzen und Aufgaben. In den Laufband-Testläufen erreichte es einen durchschnittlichen Fehler, der deutlich niedriger war als bei anderen Modellen.

#Vergleich von SHRED mit anderen Modellen

SHREDs einzigartiger Einsatz historischer Sensordaten führte zu deutlich verbesserten Ergebnissen im Vergleich zu Modellen, die keine Zeitfolgen nutzten. Dies stellte einen bedeutenden Fortschritt in der Genauigkeit der Datenexpansion dar.

#Fazit

Insgesamt sind flache rekurrente Decodernetze wie SHRED leistungsstarke Werkzeuge zur Erweiterung von Bewegungsdaten des Menschen. Sie können effektiv eine begrenzte Anzahl von Sensormessungen in einen umfassenderen Informationssatz abbilden, was sowohl für die Rekonstruktion als auch für die Ableitung von Bewegung nützlich sein kann. Diese Erkenntnisse könnten verbessern, wie wir Gesundheit und Leistung im Alltag überwachen.

Während wir nach kontinuierlichem, nicht-invasivem Tracking menschlicher Bewegung streben, eröffnen die Fähigkeiten von SHRED neue Wege für personalisierte Bewertungen, insbesondere in Bereichen wie Rehabilitation. Das Verständnis des Einflusses der Bewegungs-Komplexität ist entscheidend, um die Genauigkeit von Inferenz-Algorithmen sicherzustellen und letztlich diese Methoden in natürlicheren Umgebungen anwenden zu können.

Durch die Nutzung der hier skizzierten Ansätze können wir aktuelle Einschränkungen überwinden und die Genauigkeit verschiedener Anwendungen verbessern, wie z. B. Gesundheitsüberwachung, Leistungsbewertung und Design von Hilfsgeräten.