An Energy-Saving Algorithm for Energy Expenditure Estimation with a Smartphone Sensor Based Approach: a Contribution to the Mobility Measurement in e-Health
Résumé
This paper introduces a predictive function for total energy expenditure (TEE) estimation of the current life using the embedded smartphone accelerometer sensor. Our research encompasses definition of an energy-saving function without any hypothesis on its initial relative position. Six 25-year-old highly graduate participants wore a smartphone in a front pants pocket and a valid Armband device for a day of a desk job. The performance of the proposed function is estimated by using our smartphone application and evaluated by comparing TEE given by the function with TEE of Armband device. The mean gap of TEE between our function and Armband was less than 15%. This work is a preliminary step forward definition of a new predictive function well tuned for representative French population. Our work is now directed on validation on a larger population sample.
Cet article présente une nouvelle fonction de prédiction de la dépense énergétique totale (DET) à partir de données collectées par les accéléromètres des smartphones. Notre ambition est de proposer une solution économe en batterie et indépendante de la position initiale du smartphone. Six volontaires âgés de 25 ans en moyenne, hautement diplômés, ont porté un smartphone dans une poche avant du pantalon et un brassard Armband pendant une journée de travail au bureau. La qualité de la fonction a été évaluée en comparant les écarts de dépense énergétique totale entre la fonction et le Armband. En conditions habituelles de vie, l'écart moyen est inférieur à 15%. Le travail réalisé ici est une première étape dans la définition d'une fonction de prédiction qui soit adaptée à l'ensemble de la population Française. Nos travaux portent actuellement sur la généralisation de nos propositions à un échantillon plus large de la population.
Domaines
Ingénierie biomédicale
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