論文の概要: Automated machine vision enabled detection of movement disorders from hand drawn spirals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12121v1
• Date: Mon, 22 Jun 2020 10:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 05:21:15.001024
• Title: Automated machine vision enabled detection of movement disorders from hand drawn spirals
• Title（参考訳）: 自動機械ビジョンによる手描きスパイラルからの運動障害の検出
• Authors: Nabeel Seedat, Vered Aharonson, Ilana Schlesinger
• Abstract要約: 本研究は、スキャンされたペンと紙の描画と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、パーキンソン病(PD)と本態性震動(ET)の分類を行う。 PDのコントロールによる識別精度は98.2%であった。 ETおよびコントロールからのPDの判別精度は92%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A widely used test for the diagnosis of Parkinson's disease (PD) and Essential tremor (ET) is hand-drawn shapes,where the analysis is observationally performed by the examining neurologist. This method is subjective and is prone to bias amongst different physicians. Due to the similarities in the symptoms of the two diseases, they are often misdiagnosed.Studies which attempt to automate the process typically use digitized input, where the tablet or specialized equipment are not affordable in many clinical settings. This study uses a dataset of scanned pen and paper drawings and a convolutional neural network (CNN) to perform classification between PD, ET and control subjects. The discrimination accuracy of PD from controls was 98.2%. The discrimination accuracy of PD from ET and from controls was 92%. An ablation study was conducted and indicated that correct hyper parameter optimization can increases the accuracy up to 4.33%. Finally, the study indicates the viability of using a CNN-enabled machine vision system to provide robust and accurate detection of movement disorders from hand drawn spirals.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病 (PD) と Essential tremor (ET) の診断に広く用いられている検査は手描きの形状であり、その分析は神経科医が観察的に行う。 この方法は主観的であり、異なる医師の間で偏見が強い。 2つの疾患の症状が類似しているため、しばしば誤診されるが、このプロセスを自動化しようとする研究は、多くの臨床現場では、タブレットや特殊な機器が手頃な価格ではないデジタル入力を用いている。 本研究では,スキャンされたペンと紙面のデータセットと畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,pd,et,および制御対象の分類を行う。 PDのコントロールによる識別精度は98.2%であった。 ETおよびコントロールからのPDの判別精度は92%であった。 アブレーション実験を行い、正しいハイパーパラメータ最適化が4.33%まで精度を向上できることを示した。 最後に,手書きスパイラルからの運動障害の堅牢かつ正確な検出を可能にするために,CNN対応のマシンビジョンシステムを用いた可能性を示す。

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