シグナル処理システムは、Z軸角度分布の安定性と加速度信号の変動性を同時に監視することによって、非着用期間を検出します。 デバイスが不自然な動きの欠如または向きの変化を登録すると、その間隔を非着用データとしてフラグ付けします。これらのギャップを管理するために、システムは通常、平均値代入技術を利用して、7日間の監視期間全体の同じ特定の時点から派生した平均活動レベルで欠落した時間枠を埋めます。
角度安定性分析と平均値代入法を組み合わせることで、シグナル処理システムは断片化されたデータを完全な24時間プロファイルに変換します。このアプローチは、参加者のコンプライアンス違反による統計的バイアスを最小限に抑え、長期的な運動行動分析の整合性を確保します。
検出の仕組み
ユーザーが静止している状態とデバイスがテーブルの上に置かれている状態を区別するために、シグナル処理アルゴリズムは2つの異なる物理的特性に依存します。
Z軸角度の安定性の分析
非着用の主な指標は、Z軸角度の分布です。
着用時、静止した人体でさえ、呼吸や軽微な姿勢調整による微妙な向きの変化を生じさせます。
非着用期間は、Z軸角度の絶対的かつ長期的な安定性によって特徴付けられ、デバイスが静止した表面に置かれていることを示します。
加速度信号の変動性の評価
向きと並行して、システムは加速度信号の変動性を評価します。
生きている被験者は、加速度計データに「ノイズ」または微小な動きのベースラインを生成します。
変動性が生理学的な閾値を下回り、人間の動きがないことを確認すると、アルゴリズムはデバイスが着用されていないことを確認します。
代入法によるデータギャップの管理
非着用期間が特定されると、システムは分析の歪みを防ぐために結果のデータギャップに対処する必要があります。
平均値代入法
標準的な解決策は平均値代入法です。
システムは、7日間の連続期間にわたって収集された有効なデータをスキャンします。
ギャップが発生した正確な時刻（例：火曜日の午後2時にデータが欠落している場合、他の6日間の午後2時の値の平均を計算します）の平均活動レベルを計算します。
統計的整合性の維持
この方法は、データの整合性を維持するために重要です。
非着用時間を単に「ゼロ活動」（座りがちな行動）として扱うと、重大な統計的バイアスが生じます。
代入法により、最終的な出力は、コンプライアンスの問題によって破損したデータセットではなく、現実的な24時間の運動構成を表すことが保証されます。
トレードオフの理解
効果的ではありますが、代入戦略の固有の限界を認識することが重要です。
ルーチンの仮定
平均値代入法は、ユーザーの行動が週を通して一貫しているという仮定に基づいています。
その日の時刻の「平均的な」運動確率に基づいてギャップを埋めますが、欠落した瞬間の特定の現実を捉えるわけではありません。
これにより、集計分析におけるバイアスは軽減されますが、非着用期間中に発生したユニークで非定型なイベントを平滑化する可能性があります。
信頼性の高い分析の確保
目標に合った適切な選択
- 統計的妥当性が主な焦点である場合： 平均値代入法に頼り、非着用期間が座りがちな時間の計算を人為的に増加させるのを防ぎます。
- ユーザーコンプライアンスが主な焦点である場合： Z軸安定性のフラグの頻度を監視して、デバイスプロトコルの再トレーニングが必要な参加者を特定します。
堅牢なシグナル処理は、不完全なユーザーコンプライアンスを信頼性の高い、実行可能な行動洞察に変換します。
概要表：
| 検出機能 | 非着用基準 | 管理方法 |
|---|---|---|
| Z軸角度 | 絶対的かつ長期的な向きの安定性 | 平均値代入法 |
| 加速度信号 | 変動性が生理学的な閾値を下回る | 平均値でのギャップ埋め |
| データの整合性 | 静止した表面と人間の休息を区別する | 統計的バイアスの防止 |
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参考文献
- Stuart J. Fairclough, Richard Tyler. Characteristics of 24-hour movement behaviours and their associations with mental health in children and adolescents. DOI: 10.1186/s44167-023-00021-9
この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .