Zusammenfassung Die Erkennung von Handwaschen ist ein relevantes Forschungsthema mit Anwendungen im Gesundheitswesen und professionellen Umfeldern. Während sie normalerweise mit der Verbesserung der Hygiene verbunden ist, könnte die Handwaschen-Erkennung auch dazu genutzt werden, Menschen mit Zwangsstörungen (OCD) zu unterstützen. Für diese Personen hat zwanghaftes, langes und häufiges Händewaschen negative Auswirkungen. Ein automatisiertes System könnte zwanghaftes Händewaschen in Echtzeit erkennen und den Therapieprozess unterstützen. Es sind keine Aktivitätserkennungsdatensätze verfügbar, die in der Praxis erfasstes zwanghaftes Händewaschen enthalten. Mit dieser Arbeit präsentieren wir das OCDetect-Datenset, das erste Datenset mit ungeschriebenem, zwanghaftem Händewaschen. Es enthält Aufzeichnungen von trägheitsmessenden Einheiten (IMUs) von 22 Teilnehmern über 28 Tage, mit 3000 erfassten Händewäschen. Für jede Handwäsche liefern wir die benutzerannotierte Art (zwanghaft / routinemäßig). Wir geben einen Überblick über verwandte Datensätze und beschreiben die Aufzeichnung, Reinigung, Kennzeichnung und endgültigen Merkmale unseres Datensatzes. Wir erreichen einen maximalen F1-Score von 0,77 (Durchschnitt: 0,33, Zufallsniveau: 0,03), wenn wir Händewaschen aus allen Hintergrundaktivitäten bei ungesehenen Teilnehmern erkennen. Unser Datensatz und der Code zur Reproduktion unserer Ergebnisse sind öffentlich zugänglich.
Burchard et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.