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Energy Expenditure Estimation in Children by Activity-Specific Regressions, Random Forest and Regression Trees from Raw Accelerometer Data.

加速度计 能源消耗 爬行 自行车 回归分析 跳跃的 统计 原始数据 数据记录器 回归 数学 计算机科学 医学 地理 操作系统 内分泌学 病理 解剖 考古 生理学
作者
Moritz Vetterli,Nicole Ruch
出处
期刊:Int. J. Comput. Sci. Sport 卷期号:12 被引量:1
摘要

The aim of the study was to compare activity-specific regressions (ASR), random forest (RFEE) and regression trees (treeEE) as methods to determine energy expenditure (EE) in children from raw accelerometer data. 41 children (age: 9.9 ± 2.2y) preformed the activities sitting, standing, walking, running, jumping, crawling, cycling and riding a scooter for 3.5 min., while 30Hz raw accelerations were collected with one tri-axial hip-accelerometer (ActigGraph GT3X) and EE was measured with a gas analyzer (Cortex MetaMax 3B). 42 different features were calculated over 1-s windows and evaluated according to their importance to predict EE. The ASR accurately predicted the EE of six activities. The ASR-biases were for sitting, standing, walking and crawling within 0.17 MET. RFEE precisely estimated the EE of cycling, riding a scooter, jumping and running with biases of -0.18, -0.21, -0.57 and -0.29 MET, respectively. The treeEE accurately predicted the EE of running and cycling (bias: -0.17 and -0.38 MET). The ASR predicted EE more accurately than RFEE or the treeEE. Using activity-specific information seems therefore to lead to more accurate results. ASR might therefore be preferred to assess EE in children with raw accelerometer data in the future. KEYWORDS: ENERGY EXPENDITURE, RAW ACCELEROMETER DATA, CLASSIFICATION, CHILDREN, DATA MINING

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