解鎖人體運動密碼
應用Transformer模型革新IMU步態分析
本資訊圖表提煉了「基於Transformer深度學習之慣性測量單元步態分析」報告的核心發現，展示了這項尖端技術如何從感測器數據中洞察生理年齡與潛在的運動神經健康指標。
從傳統到革新：HAR的演進之路
人體活動識別（HAR）技術的演進，旨在更精準地捕捉複雜的人類運動模式。
傳統機器學習
依賴手動特徵工程，需要大量領域知識，難以捕捉複雜的時間動態。
早期深度學習 (CNN/RNN)
能自動學習特徵，但RNN受限於長期依賴，CNN則專注於局部特徵。
Transformer 模型
憑藉自註意力機制，能有效捕捉全局和長期依賴關係，並支持並行訓練，成為當前最佳解決方案。
步態：健康的關鍵生物標記
步態的微小變化，可能揭示生理年齡和神經系統健康的秘密。
步態參數比較
步態分析不僅僅是測量走路。它是對神經、肌肉骨骼和心血管系統綜合功能的量化評估。透過IMU感測器，我們可以精準地比較不同群體之間的步態差異。例如，隨著生理老化，步速通常會減慢，步長縮短，而步態的變異性增加。在患有運動神經元疾病（MND）或相關神經系統疾病的個體中，這些變化可能更為顯著，為早期診斷和病情監測提供了客觀依據。
- 步速 (Gait Speed): 反映整體功能狀態的重要指標。
- 步長 (Step Length): 與平衡能力和肌肉力量相關。
- 步態變異性: 衡量步態穩定性和運動控制的精細程度。
Transformer如何解讀IMU信號？
一個將連續感測器數據轉化為有意義分類的流程。
1. 原始IMU信號
收集多通道時間序列數據（加速度、角速度）。
2. 分塊 (Patching)
將長序列切割成小的、可管理的「塊」，以降低複雜性。
3. 嵌入與定位
將塊轉換為向量，並添加位置信息，讓模型理解順序。
4. Transformer編碼器
核心所在。自註意力機制權衡每個塊的重要性，捕捉全局模式。
5. 分類輸出
模型最終輸出分類結果，如「年輕步態」或「MND風險」。
模型建構藍圖：PyTorch實作
將理論轉化為代碼的關鍵組件與超參數配置。
關鍵超參數配置
模型的性能高度依賴於超參數的精確設定。這些參數共同定義了模型的學習能力、複雜度和計算效率。例如，`d_model` 決定了資訊的豐富度，而 `n_heads` 則讓模型能從不同角度關注數據。下方的雷達圖直觀地展示了一組用於步態分析的典型超參數配置，平衡了模型容量與訓練效率。
模型架構分解
一個完整的Transformer分類器由幾個關鍵部分組成。編碼器層是核心，佔據了大部分參數，負責深度特徵提取。嵌入層將原始數據轉換為模型能理解的格式，而分類頭則做出最終的預測。
未來展望：邁向個人化健康監測
持續的研究將使模型更穩健、更智能，並最終應用於實際場景。
合成數據增強
利用生物力學模型生成數據，以解決真實數據稀缺的問題。
遷移學習
在大型通用數據集上預訓練，再於特定任務上微調，以提高效率和性能。
模型可解釋性
可視化註意力權重，理解模型決策依據，以增強臨床信任度。
端側部署
優化模型效率，使其能夠在可穿戴設備上實時運行。
沒有留言:
張貼留言