論文の概要: Preterm infants' pose estimation with spatio-temporal features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08648v1
- Date: Fri, 8 May 2020 09:51:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 12:52:01.509189
- Title: Preterm infants' pose estimation with spatio-temporal features
- Title（参考訳）: 時空間的特徴を考慮した幼児のポーズ推定
- Authors: Sara Moccia and Lucia Migliorelli and Virgilio Carnielli and Emanuele
Frontoni
- Abstract要約: 本稿では,手足検出・追跡における短期的特徴の活用について紹介する。
手足位置推定の実際の臨床実践で得られた深度ビデオを用いた最初の研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.054093620465401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Preterm infants' limb monitoring in neonatal intensive care units
(NICUs) is of primary importance for assessing infants' health status and
motor/cognitive development. Herein, we propose a new approach to preterm
infants' limb pose estimation that features spatio-temporal information to
detect and track limb joints from depth videos with high reliability. Methods:
Limb-pose estimation is performed using a deep-learning framework consisting of
a detection and a regression convolutional neural network (CNN) for rough and
precise joint localization, respectively. The CNNs are implemented to encode
connectivity in the temporal direction through 3D convolution. Assessment of
the proposed framework is performed through a comprehensive study with sixteen
depth videos acquired in the actual clinical practice from sixteen preterm
infants (the babyPose dataset). Results: When applied to pose estimation, the
median root mean squared distance, computed among all limbs, between the
estimated and the ground-truth pose was 9.06 pixels, overcoming approaches
based on spatial features only (11.27pixels). Conclusion: Results showed that
the spatio-temporal features had a significant influence on the pose-estimation
performance, especially in challenging cases (e.g., homogeneous image
intensity). Significance: This paper significantly enhances the state of art in
automatic assessment of preterm infants' health status by introducing the use
of spatio-temporal features for limb detection and tracking, and by being the
first study to use depth videos acquired in the actual clinical practice for
limb-pose estimation. The babyPose dataset has been released as the first
annotated dataset for infants' pose estimation.
- Abstract（参考訳）: 目的:新生児集中治療単位(NICUs)における乳幼児の肢モニタリングは,乳幼児の健康状態と運動・認知発達を評価する上で重要である。
そこで本研究では,精度の高い奥行き映像から手足関節を検出・追跡するための時空間情報を特徴とする,幼児の肢ポーズ推定のための新しいアプローチを提案する。
方法: 検出と回帰畳み込みニューラルネットワーク(cnn)からなる深層学習フレームワークを用いて辺縁推定を行い, 粗度および高精度な関節位置推定を行う。
CNNは3D畳み込みによって時間方向の接続を符号化するために実装されている。
提案手法の評価は,乳幼児16例(babyposeデータセット)から得られた16例の奥行きビデオを用いた包括的調査により行った。
結果: ポーズ推定に適用した場合, 全手足で中央値の平均2乗距離を算出し, 空間的特徴に基づくアプローチに勝るものは11.27ピクセルのみであった。
結論: 時空間的特徴はポーズ推定性能, 特に難易度(均質画像強度など)に有意な影響を及ぼした。
意義:本論文は,手足検出と追跡のための時空間的特徴の導入と,本臨床で得られた深部映像を用いた最初の四肢位推定法として,乳幼児の健康状態の自動評価において,芸術性が著しく向上する。
babyposeデータセットは、幼児のポーズ推定のための最初の注釈付きデータセットとしてリリースされた。
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