Data augmentation of wearable sensor data for parkinson’s disease monitoring using convolutional neural networks

卷积神经网络 计算机科学 可穿戴计算机 预处理器 人工智能 模式识别(心理学) 可穿戴技术 数据预处理 机器学习 深度学习 嵌入式系统
作者
Terry Taewoong Um,Franz Pfister,Daniel Pichler,Satoshi Endo,M. Lang,Sandra Hirche,Urban Fietzek,Dana Kulić
标识
DOI:10.1145/3136755.3136817
摘要

While convolutional neural networks (CNNs) have been successfully applied to many challenging classification applications, they typically require large datasets for training. When the availability of labeled data is limited, data augmentation is a critical preprocessing step for CNNs. However, data augmentation for wearable sensor data has not been deeply investigated yet. In this paper, various data augmentation methods for wearable sensor data are proposed. The proposed methods and CNNs are applied to the classification of the motor state of Parkinson's Disease patients, which is challenging due to small dataset size, noisy labels, and large intra-class variability. Appropriate augmentation improves the classification performance from 77.54\% to 86.88\%.

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