A sequence-to-sequence model-based deep learning approach for recognizing activity of daily living for senior care.

Zhu, Hongyi; Chen, Hsinchun; Brown, Randall

Zhu, Hongyi; Chen, Hsinchun; Brown, Randall.

Afiliação

Zhu H; Department of Management Information Systems, University of Arizona, Tucson, AZ, United States. Electronic address: zhuhy@email.arizona.edu.
Chen H; Department of Management Information Systems, University of Arizona, Tucson, AZ, United States.
Brown R; Department of Management Information Systems, University of Arizona, Tucson, AZ, United States.

J Biomed Inform ; 84: 148-158, 2018 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30004019

Assuntos

Atividades Cotidianas; Aprendizado Profundo; Monitorização Ambulatorial/métodos; Idoso; Algoritmos; Moradias Assistidas; Mineração de Dados; Progressão da Doença; Serviços de Saúde para Idosos; Humanos; Redes Neurais de Computação; Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos

Palavras-chave

ADL recognition; Activity of daily living; Activity state representation; Deep learning; Sequence-to-sequence model

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Atividades Cotidianas / Monitorização Ambulatorial / Aprendizado Profundo Limite: Aged / Humans Idioma: En Revista: J Biomed Inform Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de publicação: Estados Unidos

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