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학술저널
저자정보
Ulf Jensen (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)) Heike Leutheuser (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)) Steffen Hofmann (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) Benno Schuepferling (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) Gerald Suttner (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) Kristin Seiler (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) Johannes Kornhuber (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) Bjoern M. Eskofier (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.5 No.2
발행연도
2015.1
수록면
147 - 157 (11page)

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Purpose Exercise and physical activity is a driving force for mental health. Major challenges in the treatment of psychological diseases are accurate activity profiles and the adherence to exercise intervention programs. We present the development and validation of CHRONACT, a wearable realtime activity tracker based on inertial sensor data to support mental health. Methods CHRONACT comprised a Human Activity Recognition (HAR) algorithm that determined activity levels based on their Metabolic Equivalent of Task (MET) with sensors on ankle and wrist. Special emphasis was put on wearability, real-time data analysis and runtime to be able to use the system as augmented feedback device. For the development, data of 47 healthy subjects performing clinical intervention program activities were collected to train different classification models. The most suitable model according to the accuracy and processing power tradeoff was selected for an embedded implementation on CHRONACT. Results A validation trial (six subjects, 6 h of data) showed the accuracy of the system with a classification rate of 85.6%. The main source of error was identified in acyclic activities that contained activity bouts of neighboring classes. The runtime of the system was more than 7 days and continuous result logging was available for 39 h. Conclusions In future applications, the CHRONACT system can be used to create accurate and unobtrusive patient activity profiles. Furthermore, the system is ready to assess the effects of individual augmented feedback for exercise adherence.

목차

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참고문헌 (48)

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World Health Organization / 2010 / Global Recommendations on Physical Activity for Health / WHO Press :1~58 google schola Rethorst CD / 2009 / The antidepressive effects of exercise : a meta-analysis of randomized trials / Sports Med 39(6):491~511 google schola Martinsen EW / 1990 / Benefits of exercise for the treatment of depression / Sports Med 9(6):380~389 google schola Dunn AL / 2010 / The effect of exercise on mental health / Curr Sports Med Rep 9(4):202~207 google schola Mata J / 2012 / Walk on the bright side : physical activity and affect in major depressive disorder / J Abnorm Psychol 121(2):297~308 google schola

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