Automated Assessment of Balance Rehabilitation Exercises With a Data-Driven Scoring Model: Algorithm Development and Validation Study

BACKGROUND: Balance rehabilitation programs represent the most common treatments for balance disorders. Nonetheless, lack of resources and lack of highly expert physiotherapists are barriers for patients to undergo individualized rehabilitation sessions. Therefore, balance rehabilitation programs are often transferred to the home environment, with a considerable risk of the patient misperforming the exercises or failing to follow the program at all. Holobalance is a persuasive coaching system with the capacity to offer full-scale rehabilitation services at home. Holobalance involves several modules, from rehabilitation program management to augmented reality coach presentation. OBJECTIVE: The aim of this study was to design, implement, test, and evaluate a scoring model for the accurate assessment of balance rehabilitation exercises, based on data-driven techniques. METHODS: The data-driven scoring module is based on an extensive data set (approximately 1300 rehabilitation exercise sessions) collected during the Holobalance pilot study. It can be used as a training and testing data set for training machine learning (ML) models, which can infer the scoring components of all physical rehabilitation exercises. In that direction, for creating the data set, 2 independent experts monitored (in the clinic) 19 patients performing 1313 balance rehabilitation exercises and scored their performance based on a predefined scoring rubric. On the collected data, preprocessing, data cleansing, and normalization techniques were applied before deploying feature selection techniques. Finally, a wide set of ML algorithms, like random forests and neural networks, were used to identify the most suitable model for each scoring component. RESULTS: The results of the trained model improved the performance of the scoring module in terms of more accurate assessment of a performed exercise, when compared with a rule-based scoring model deployed at an early phase of the system (k-statistic value of 15.9% for sitting exercises, 20.8% for standing exercises, and 26.8% for walking exercises). Finally, the resulting performance of the model resembled the threshold of the interobserver variability, enabling trustworthy usage of the scoring module in the closed-loop chain of the Holobalance coaching system. CONCLUSIONS: The proposed set of ML models can effectively score the balance rehabilitation exercises of the Holobalance system. The models had similar accuracy in terms of Cohen kappa analysis, with interobserver variability, enabling the scoring module to infer the score of an exercise based on the collected signals from sensing devices. More specifically, for sitting exercises, the scoring model had high classification accuracy, ranging from 0.86 to 0.90. Similarly, for standing exercises, the classification accuracy ranged from 0.85 to 0.92, while for walking exercises, it ranged from 0.81 to 0.90. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04053829; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04053829

Design and implementation of a native code compiler for Erlang with LLVM

65 σ.Στις μέρες μας, οι υπάρχοντες μεταγλωττιστές ανοιχτού κώδικα χρησιμοποιούν απαρχαιωμένες τεχνικές παραγωγής κώδικα μηχανής και δεν μοιράζονται μεταξύ τους κώδικα υλοποίησης. Επιπλέον, αποτελούνται από πολύπλοκο κώδικα υλοποίησης, γεγονός που καθιστά δύσκολο το να μελετηθούν και ακόμα πιο δύσκολο το να αλλάξουν. Η Low Level Virtual Machine (LLVM) είναι μια βιβλιοθήκη τελευταίας τεχνολογίας για μεταγλωττιστές. Παρέχει ένα σύνολο από επαναχρησιμοποιήσιμα εργαλεία που υλοποιούν τις καλύτερες τεχνικές μεταγλώττισης και στατικής ανάλυσης, εστιάζοντας στην επίδοση του παραγόμενου κώδικα και στο χρόνο μεταγλώττισης. Ο απώτερος στόχος της LLVM είναι να παρέχει ανεξάρτητα εξαρτήματα για την κατασκευή υψηλής ποιότητας μεταγλωττιστών για πολλές διαφορετικές γλώσσες. Η διπλωματική αυτή περιγράφει την παρούσα αρχιτεκτονική, τις βασικές σχεδιαστικές αποφάσεις και κάποιες λεπτομέρειες υλοποίησης ενός νέο οπίσθιου τμήματος για τον HiPE, το μεταγλωττιστή κώδικα μηχανής του συστήματος της Erlang/OTP, που χρησιμοποιεί την υποδομή της LLVM. Διαπιστώθηκε πως μία από τις ενδιάμεσες γλώσσες του HiPE, η Register Transfer Language (RTL), έχει πολύ απλή και προφανή απεικόνιση στη συμβολική γλώσσα της LLVM. Παρόλα αυτά, υπήρχαν κάποια λεπτά σημεία, όπως η σύμβαση κλήσης συναρτήσεων, ο μηχανισμός χειρισμού εξαιρέσεων και η συλλογή σκουπιδιών, που απαιτούσαν ειδικούς χειρισμούς για να διατηρηθεί η συμβατότητα με το Application Binary Interface (ABI) του Συστήματος Χρόνου-Εκτέλεσης της Erlang (Erlang Run-Time System) και κατ' επέκταση η ενσωμάτωση της δουλειάς μας να γίνει διατηρώντας την υπάρχουσα αρχιτεκτονική της Εικονικής Μηχανής. Γι' αυτούς τους λόγους χρειάστηκε να αλλάξουμε τo Εξάρτημα Παραγωγής Κώδικα της LLVM, εφαρμόζοντας τους κανόνες που επέβαλλε το ABI στον παραγόμενο κώδικα. Στο κεφάλαιο της αξιολόγησης αναλύουμε λεπτομερώς την τρέχουσα πολυπλοκότητα και την επίδοση του νέου οπίσθιου τμήματος που υλοποιήσαμε με χρήση της LLVM για την οικογένεια επεξεργαστών AMD64. Οι χρόνοι εκτέλεσης των μετρο-προγραμμάτων που μεταγλωττίστηκαν στο δικό μας οπίσθιο τμήμα ήταν συγκρίσιμοι με εκείνους των προγραμμάτων που μεταγλωττίστηκαν στο υπάρχων οπίσθιο τμήμα του HiPE, και σημαντικά πιο μικροί από εκείνων της Eικονικής Mηχανής BEAM και της Erjang, η οποία είναι μια εικονική μηχανή για την Erlang βασισμένη στην Εικονική Μηχανή της Java (JVM). Η πολυπλοκότητα του τμήματός μας αποδείχθηκε σημαντικά μικρότερη. Ιδιαιτέρως αν λάβει κανείς υπόψιν του ότι, με σχετικά απλές επεκτάσεις, το οπίσθιο τμήμα που υλοποιήσαμε μπορεί να καλύψει όλες τις αρχιτεκτονικές επεξεργαστών που σήμερα υποστηρίζει ο HiPE. Αρκετές βελτιώσεις έχουν ήδη προγραμματιστεί ως αντικείμενο μελλοντικής εργασίας.Existing open-source compilers are based on old code generation technology, with code bases that are difficult to learn and hard to change, and share no code between each other. The Low Level Virtual Machine (LLVM) is a state-of-the-art compiler infrastructure providing a set of reusable components that implement the best known techniques focusing on compile time and performance of the generated code. The goal of LLVM is to provide modular components for building high quality compilers for many different languages. This thesis describes the current architecture, design decisions and implementation details of a new back end for HiPE, the native code compiler of Erlang/OTP, that targets the LLVM infrastructure. One of HiPE's intermediate representation, called Register Transfer Language (RTL), was found to have a very straightforward translation to LLVM assembly. However, there were a few subtle points, such as the calling convention, the exception handling mechanism and the garbage collection, that needed to be handled in order to retain Application Binary Interface (ABI) compatibility with the Erlang Run-Time System (ERTS) and integrate our work in the existing Virtual Machine architecture. For these reasons we patched the LLVM Code Generator and imposed the appropriate rules on the generated binary code. In the evaluation we detail the current complexity and performance of the new LLVM back end for the AMD64 architecture. The run-time performance was found to be comparable with HiPE and signifficantly faster than BEAM virtual machine and Erjang, a virtual machine for Erlang based on the Java Virtual Machine (JVM). The complexity of the LLVM back end proved to be far simpler; especially, if you take into consideration that, with rather plain extensions, it can support all hardware architectures that HiPE currently targets. Various performance improvements are planned for future work.Χρήστος Γ. ΣταυρακάκηςΓιάννης Φ. Τσιούρη

When vestibular rehabilitation can assist: findings with use of data mining

Falls, caused by dizziness and balance deficits, and their consequences in terms of the resultant functional limitations and of the associated costs for the involved actors as well as for the healthcare system are a serious problem in modern societies. Vestibular rehabilitation therapy (VRT) is proposed as a personalized intervention both for ameliorating symptoms and for improving balance. The outcomes of the therapy are not the same in all patients and the reasons are explored in this study with data mining methods applied in two retrospective datasets. According to our findings, patients with unstable lesions, concurrent psychological problems and with headaches are poorer candidates for VRT. Patients with stable vestibular deficits, of recent onset and relatively intact psychological, acoustic, visual and proprioceptive systems are better candidates for VRT