An overview of data fusion techniques for internet of things enabled physical activity recognition and measure

Due to importantly beneficial effects on physical and mental health and strong association with many rehabilitation programs, Physical Activity Recognition and Measure (PARM) has been widely recognised as a key paradigm for a variety of smart healthcare applications. Traditional methods for PARM relies on designing and utilising Data fusion or machine learning techniques in processing ambient and wearable sensing data for classifying types of physical activity and removing their uncertainties. Yet they mostly focus on controlled environments with the aim of increasing types of identifiable activity subjects, improved recognition accuracy and measure robustness. The emergence of the Internet of Things (IoT) enabling technology is transferring PARM studies to an open and dynamic uncontrolled ecosystem by connecting heterogeneous cost-effective wearable devices and mobile apps and various groups of users. Little is currently known about whether traditional Data fusion techniques can tackle new challenges of IoT environments and how to effectively harness and improve these technologies. In an effort to understand potential use and opportunities of Data fusion techniques in IoT enabled PARM applications, this paper will give a systematic review, critically examining PARM studies from a perspective of a novel 3D dynamic IoT based physical activity collection and validation model. It summarized traditional state-of-the-art data fusion techniques from three plane domains in the 3D dynamic IoT model: devices, persons and timeline. The paper goes on to identify some new research trends and challenges of data fusion techniques in the IoT enabled PARM studies, and discusses some key enabling techniques for tackling them

Designing free-living quantitative reports for Parkinson’s

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Sistemas de Informação) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio neurodegenerativo frequente e progressivo, afetando cerca de 1 % da população mundial. O envelhecimento da população poderá aumentar o número de pessoas que vivem com esta doença nos próximos anos. A DP é caracterizada por tremores, rigidez do tronco e membros. Estes sintomas manifestam-se pela redução dos níveis de dopamina, devido à morte das células cerebrais que a produzem, que ocorre apenas se mais de setenta ou oitenta por cento dessas células morrerem [12] [24] [10] [19]. Embora cada paciente tenha os seus próprios sintomas, esta doença tem, geralmente, como episódio inicial um leve tremor na mão, braço ou perna. A progressão da doença pode provocar instabilidade postural, criando dificuldades nas tarefas de sentar, andar (os passos tendem a ficar mais lentos, arrastados e o normal movimento pendular dos braços não ocorre) e estar de pé. Uma das características da DP ´e ser altamente variável. Os sintomas, juntamente com o grau de incapacidade, tendem a variar bastante ao longo do dia [24] [19]. Apesar de não existir uma cura, existem algumas intervenções farmacológicas para melhorar a qualidade de vida do paciente, contudo tem de ser aplicadas de acordo com o estado da doença em que o paciente se encontra. Parte dos medicamentos estimula a libertação de dopamina, caso existam células produtoras, caso contrário, é administrada levodopa, que é posteriormente convertida em dopamina [12]. Desafios para a prática clínica incluem a compreensão da progressão da doença, a resposta a intervenções farmacológicas e não farmacológicas, as flutuações diárias e suas possíveis explicações. No entanto, a quantidade de informação disponível para um clínico perceber estas alterações é escassa. Por exemplo, as avaliações são feitas durante consultas clínicas que são espaçadas no tempo e provavelmente as flutuações que ocorrem ao longo do dia não irão ficar registadas [16]. Em ambiente clínico, existem diversos testes que são realizados pelos pacientes: controle postural, locomoção, resistência, sit-to-stand-to-sit e TUG (Time up and go), que ajudam os clínicos a obter dados objectivos sobre o estado clínico dos pacientes. Estudos recentes também mostram que os acelerómetros podem ser usados para obter estes dados. Na clínica existem diversas formas de avaliar os pacientes. Embora as flutuações fora deste ambiente sejam perdidas, pois é em que provavelmente acontecem [11] [7] [4]. Para perceber o que ocorre com os pacientes fora de um ambiente controlado, os clínicos fazem perguntas aos pacientes, contudo é provável que exista menos rigor do que o necessário, pois nem sempre é fácil para os pacientes se recordarem do que aconteceu [15]. Assim, o uso de diários para ajudar os pacientes a resumir o seu dia e fornecer informações úteis aos clínicos ´e uma alternativa. Diários em papel preenchidos ao longo do dia por pacientes fora da consulta podem ajudar a recolher mais dados em ambiente não controlado. No entanto, existe um problema de “compliance” no uso de diários. Um teste mostrou que diários em papel podem ser não corresponder ao que realmente ocorre na maioria das vezes, pois não são preenchidos no tempo em que deveriam, o que poder à levar a possíveis omissões de eventos. Os diários eletrónicos (DE) podem ajudar a minimizar este problema, aplicando medidas de controlo que garantam a resposta dos pacientes no momento certo ou que registem quando tal não ocorre. No entanto, DE também tem problemas relacionados com o possível esquecimento de preencher o diário, apesar de existirem formas de alertar as pessoas para preenchê-lo. Podem por exemplo não estar perto para detetar os alarmes [15]. Mais recentemente, estudos mostram que amétricas obtidas apenas em laboratório também podem ser usadas em ambiente não controlado com a ajuda de sensores inerciais. Como tal, exista agora forma de complementar os dados subjetivos obtidos pelos diários dos pacientes, utilizando os dados objetivos (energia, sono, atividade física) recolhidos com a ajuda de sensores[6] [5]. Durante a avaliação de um paciente, o clínico tem de realizar múltiplas tarefas, incluindo a recolha de dados dos testes em laboratório e perceber o que ocorreu com o paciente fora do ambiente da avaliação, fazendo perguntas aos pacientes. Os clínicos têm tempo limitado para cada paciente, portanto, introduzir uma nova tarefa pode ser um desafio [16]. No entanto, a consulta orientada aos dados pode ajudar a obter uma visão geral mais objetiva. Com o auxílio dos dados objetivos os clínicos dispõem de mais ferramentas para entender melhor as necessidades dos pacientes [16]. Ainda existem algumas dificuldades em como introduzir as novas ferramentas sem comprometer a forma como a relação entre pacientes e clínicos ocorre. [20]. Esta tese de mestrado foi desenvolvida no LASIGE e faz parte de um projeto que pretende dar mais dados que completem a informação que os clínicos dispões sobre os pacientes. O projeto é composto por três partes, cada uma independente entre si e desenvolvida por diferentes membros da equipa, tendo, contudo, partes em comum. Isso permitiu realizar, em conjunto, entrevistas e grupos de foco sempre que assim se justificou, dando mais contexto sobre todo o projeto e cada parte em específico durante as entrevistas. O principal objetivo do projeto é criar uma plataforma que ajude os clínicos e os pacientes. Esta plataforma segue uma abordagem baseada em dados para fornecer uma maneira mais fácil, rápida e engenhosa de obter mais dados sobre os pacientes. Esta tese foca-se apenas em ambiente não controlado, tendo como objetivo perceber o que acontece no dia a dia dos pacientes. Para fornecer dados das atividades diárias de atividade física e análise do sono, é necessário recolher, processar e analisar dados. No entanto, o principal desafio aqui não é como os dados irão ser obtidos, mas sim como devem ser visualizados pelos clínicos para que realmente possam fazer a diferença e ter um impacto sobre como os clínicos interagem com os pacientes. É importante considerar a perspetiva dos clínicos de como os dados devem ser apresentados, mas também o ponto de vista do paciente para obter uma visão mais abrangente de como a plataforma deve ser construída. Os pacientes são o centro da pesquisa, o principal objetivo aqui é tentar melhorar a sua qualidade de vida, ajudando os clínicos a tomar decisões mais informadas e serem capazes de fornecer uma explicação mais compreensível sobre o que ocorre fora do contexto clínico. Existem três sub-objetivos: caracterizar as práticas de avaliação atuais e as suas limitações, pesquisar o estado de arte do sobre o uso de sensores inerciais e desenhar e avaliar uma plataforma utilizável baseada em dados. O primeiro objetivo pretender dar uma visão geral das práticas atuais da avaliação clínica e as suas limitações, além de mostrar as oportunidades da introdução de uma abordagem baseada em dados no processo. O segundo objetivo leva a um resumo do que já está a ser feito em termos de pesquisa relacionada com o uso de sensores inerciais. Isso permite entender o que foi validado clinicamente e as limitações que existem e que podem levar a novas oportunidades de pesquisa. A consulta baseada em dados ´e um processo que pode levar a uma melhor compreensão dos pacientes por parte dos clínicos. No entanto, não existe uma abordagem que funcione em todos os ambientes possíveis. Na minha pesquisa eu tento perceber se esta metodologia pode ser utilizada e caso seja possível qual será a melhor abordagem para a aplicar. Com esta plataforma, espero que a qualidade de vida dos pacientes melhore, criando para os clínicos uma nova plataforma que pode proporcionar uma maneira mais fácil de saber qual o estado do paciente fora de ambientes controlados e promover a relação entre pacientes e clínicos. O DataPark é uma aplicação web capaz de gerar relatórios contendo dados visuais e textuais com base em dados de acelerometria. Os dados ”raw” são processados e analisados pelo nosso sistema com o auxílio de algoritmos. Os dados obtidos são de: energia gasta, atividade física e sono. Para validar a nossa abordagem foram realizados dois estudos. O primeiro teve como objetivo perceber se esta metodologia pode ser aplicada. O segundo consistiu num uso prolongado da plataforma para perceber quais os benefícios e limitações da mesma. Ambos os estudos permitiram concluir que o DataPark pode ser útil para os clínicos, sendo ainda necessário realizar estudos com um maior grau de profundidade para adequar as ferramentas as necessidades dos clínicos.Parkinson’s disease (PD) is a frequent and progressive neurodegenerative disorder, affecting about 1% of the world population. PD is characterized by tremors, rigidity of the trunk and limbs and low movements. With the progression of the disease, the postural instability and the difficulty in walking can be very disabling, making daily tasks more difficult. Challenges for clinical practice include understanding the progression of the disease, the response to pharmacological and non-pharmacological interventions, and the fluctuations the patient goes through alongside their explanations. However, the amount of information available for a clinician to understand these phenomena is scarce. This thesis proposes a data-driven approach to improve the amount of information that clinicians have about their patients. The focus is collecting objective data from free-living environment and show it in an proper way for enriching the knowledge of clinicians about their patients. This is part of a larger platform which holds data retrieved in laboratory context and subjective data in free-living. DataPark allows to generate personalized reports build by clinicians that can adjust according to the needs of each patient. The primary areas of analysis include physical activity and sleep. There is an ongoing collaboration with CNS (Campus Neurológico Sénior) which grants access to patients’ data. A preliminary study was performed to understand what are the relevant points of analysis that clinicians want to have. To validate the use and how DataPark influence the actual process a final study in a real environment was performed where participants could use the platform without any interventions from the research team

ON-FARM UTILIZATION OF PRECISION DAIRY MONITORING: USEFULNESS, ACCURACY, AND AFFORDABILITY

Precision dairy monitoring is used to supplement or replace human observation of dairy cattle. This study examined the value dairy producers placed on disease alerts generated from a precision dairy monitoring technology. A secondary objective was calculating the accuracy of technology-generated disease alerts compared against observed disease events. A final objective was determining the economic viability of investing in a precision dairy monitoring technology for detecting estrus and diseases. A year-long observational study was conducted on four Kentucky dairy farms. All lactating dairy cows were equipped with a neck and leg tri-axial accelerometer. Technologies measured eating time, lying time, standing time, walking time, and activity (steps) in 15-min sections throughout the day. A decrease of ≥ 30% or more from a cow’s 10-d moving behavioral mean created an alert. Alerts were assessed by dairy producers for usefulness and by the author for accuracy. Finally, raw information was analyzed with three machine-learning techniques: random forest, least discriminate analyses, and principal component neural networks. Through generalized linear mixed modeling analyses, dairy producers were found to utilize the alert list when ≤ 20 alerts occurred, when alerts occurred in cows’ ≤ 60 d in lactation, and when alerts occurred during the week. The longer the system was in place, the less likely producers were to utilize alerts. This is likely because the alerts were not for a specific disease, but rather informed the dairy producer an issue might have occurred. The longer dairy producers were exposed to a technology, producers more easily decided which alerts were worth their attention. Sensitivity, specificity, accuracy, and balanced accuracy were calculated for disease alerts that occurred and disease events that were reported. Sensitivity ranged from 12 to 48%, specificity from 91 to 96%, accuracy from 90 to 96%, and balanced accuracy from 50 to 59%. The high number of false positives correspond with the lack of usefulness producers reported. Machine learning techniques improved sensitivity (66 to 86%) and balanced accuracy (48 to 85%). Specificity (24 to 89%) and accuracy (70 to 86%) decreased with the machine learning techniques, but overall detection performance was improved. Precision dairy monitoring technologies have potential to detect behavior changes linked to disease events. A partial budget was created based on the reproduction, production, and early lactation removal rate of an average cow in a herd. The cow results were expanded to a 1,000 cow herd for sensitivity analyses. Four analyses were run including increased milk production from early disease detection, increased estrus detection rate, decreased early lactation removal from early disease detection, and all changes in combination. Economic profitability was determined through net present value with a value ≥ $0 indicating a profitable investment. Each sensitivity analysis was conducted 10,000, with different numbers for key inputs randomly selected from a previously defined distribution. If either milk production or estrus detection were improved, net present value was ≥ 0 in 76 and 85% of the iterations. However, reduced early lactation removal never resulted in a value ≥ 0. Investing in precision dairy technology resulting in improved estrus detection rate and early disease detection was a positive economic decision in most iterations

Quantifying Quality of Life

Describes technological methods and tools for objective and quantitative assessment of QoL Appraises technology-enabled methods for incorporating QoL measurements in medicine Highlights the success factors for adoption and scaling of technology-enabled methods This open access book presents the rise of technology-enabled methods and tools for objective, quantitative assessment of Quality of Life (QoL), while following the WHOQOL model. It is an in-depth resource describing and examining state-of-the-art, minimally obtrusive, ubiquitous technologies. Highlighting the required factors for adoption and scaling of technology-enabled methods and tools for QoL assessment, it also describes how these technologies can be leveraged for behavior change, disease prevention, health management and long-term QoL enhancement in populations at large. Quantifying Quality of Life: Incorporating Daily Life into Medicine fills a gap in the field of QoL by providing assessment methods, techniques and tools. These assessments differ from the current methods that are now mostly infrequent, subjective, qualitative, memory-based, context-poor and sparse. Therefore, it is an ideal resource for physicians, physicians in training, software and hardware developers, computer scientists, data scientists, behavioural scientists, entrepreneurs, healthcare leaders and administrators who are seeking an up-to-date resource on this subject

Quantifying Quality of Life

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Eye quietness and quiet eye in expert and novice golf performance: an electrooculographic analysis

Quiet eye (QE) is the final ocular fixation on the target of an action (e.g., the ball in golf putting). Camerabased eye-tracking studies have consistently found longer QE durations in experts than novices; however, mechanisms underlying QE are not known. To offer a new perspective we examined the feasibility of measuring the QE using electrooculography (EOG) and developed an index to assess ocular activity across time: eye quietness (EQ). Ten expert and ten novice golfers putted 60 balls to a 2.4 m distant hole. Horizontal EOG (2ms resolution) was recorded from two electrodes placed on the outer sides of the eyes. QE duration was measured using a EOG voltage threshold and comprised the sum of the pre-movement and post-movement initiation components. EQ was computed as the standard deviation of the EOG in 0.5 s bins from –4 to +2 s, relative to backswing initiation: lower values indicate less movement of the eyes, hence greater quietness. Finally, we measured club-ball address and swing durations. T-tests showed that total QE did not differ between groups (p = .31); however, experts had marginally shorter pre-movement QE (p = .08) and longer post-movement QE (p < .001) than novices. A group × time ANOVA revealed that experts had less EQ before backswing initiation and greater EQ after backswing initiation (p = .002). QE durations were inversely correlated with EQ from –1.5 to 1 s (rs = –.48 - –.90, ps = .03 - .001). Experts had longer swing durations than novices (p = .01) and, importantly, swing durations correlated positively with post-movement QE (r = .52, p = .02) and negatively with EQ from 0.5 to 1s (r = –.63, p = .003). This study demonstrates the feasibility of measuring ocular activity using EOG and validates EQ as an index of ocular activity. Its findings challenge the dominant perspective on QE and provide new evidence that expert-novice differences in ocular activity may reflect differences in the kinematics of how experts and novices execute skills

Life Sciences Program Tasks and Bibliography for FY 1997

This document includes information on all peer reviewed projects funded by the Office of Life and Microgravity Sciences and Applications, Life Sciences Division during fiscal year 1997. This document will be published annually and made available to scientists in the space life sciences field both as a hard copy and as an interactive internet web page