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严重游戏康复类风湿关节炎数据分类结果的比较。

Comparison of Data Classification Results in Serious Gaming for Rehabilitation of Rheumatoid Arthritis.

机构信息

Politehnica University Timişoara, Department of Automation and Applied Informatics, 2, Vasile Pârvan Blvd., 300223, Timişoara, România.

出版信息

Stud Health Technol Inform. 2023 Oct 20;309:63-67. doi: 10.3233/SHTI230740.

DOI:10.3233/SHTI230740
PMID:37869807
Abstract

Rheumatoid arthritis is a common disease which affects the joints of the wrist, fingers, feet and in the end the daily activities. Nowadays, gestures and virtual reality are used in many activities supporting recovery, games, learning as technology is present more and more in different fields. This paper presents results related to the grip movement detected by a Leap Motion device using binary classification and machine learning algorithms. We used 2 models to compare the results: Naïve Bayes and Random Forest Classifier. The metrics for comparison were: accuracy, precision, recall and f1-score. Also, we create a confusion matrix for a clear visualization of the results. We used 5000 data to train the algorithm and 1500 data to test. The accuracy and the precision were bigger than 97% in all the cases.

摘要

类风湿性关节炎是一种常见的疾病,会影响手腕、手指、脚等关节,最终影响日常活动。如今,手势和虚拟现实在许多支持康复、游戏、学习的活动中得到了广泛应用,因为技术在不同领域的应用越来越多。本文介绍了使用二进制分类和机器学习算法通过 Leap Motion 设备检测到的抓握运动的相关结果。我们使用了 2 个模型来比较结果:朴素贝叶斯和随机森林分类器。比较的指标有:准确性、精度、召回率和 F1 分数。此外,我们还创建了混淆矩阵,以便更清晰地可视化结果。我们使用 5000 个数据进行算法训练,使用 1500 个数据进行测试。在所有情况下,准确性和精度都大于 97%。

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