論文の概要: Facial expressions can detect Parkinson's disease: preliminary evidence
from videos collected online
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05373v1
- Date: Wed, 9 Dec 2020 23:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 01:48:02.039567
- Title: Facial expressions can detect Parkinson's disease: preliminary evidence
from videos collected online
- Title（参考訳）: 顔の表情がパーキンソン病を検知する―オンラインビデオから予備的証拠
- Authors: Mohammad Rafayet Ali, Taylor Myers, Ellen Wagner, Harshil Ratnu, E.
Ray Dorsey, Ehsan Hoque
- Abstract要約: パーキンソン病(PD)の症状の1つは、低酸素症または表情低下である。
604人のビデオから顔のアクションユニット(AU)を分析しました。
PD患者は、非PD患者よりもAU6(チークライザー)、AU12(リップコーナープーラー)、AU4(ブラウロー)のばらつきが少ない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6004833598578182
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the symptoms of Parkinson's disease (PD) is hypomimia or reduced
facial expressions. In this paper, we present a digital biomarker for PD that
utilizes the study of micro-expressions. We analyzed the facial action units
(AU) from 1812 videos of 604 individuals (61 with PD and 543 without PD, mean
age 63.9 yo, sd 7.8 ) collected online using a web-based tool
(www.parktest.net). In these videos, participants were asked to make three
facial expressions (a smiling, disgusted, and surprised face) followed by a
neutral face. Using techniques from computer vision and machine learning, we
objectively measured the variance of the facial muscle movements and used it to
distinguish between individuals with and without PD. The prediction accuracy
using the facial micro-expressions was comparable to those methodologies that
utilize motor symptoms. Logistic regression analysis revealed that participants
with PD had less variance in AU6 (cheek raiser), AU12 (lip corner puller), and
AU4 (brow lowerer) than non-PD individuals. An automated classifier using
Support Vector Machine was trained on the variances and achieved 95.6%
accuracy. Using facial expressions as a biomarker for PD could be potentially
transformative for patients in need of physical separation (e.g., due to COVID)
or are immobile.
- Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)の症状の1つは低酸素症または表情低下である。
本稿では,マイクロ表現の研究を活かしたpd用デジタルバイオマーカーを提案する。
ウェブベースのツール(www.parktest.net)を用いて,604人(PDは61人,PDは533人,PDは63.9人,sd 7.8人)の顔行動単位(AU)をオンラインで収集した。
これらのビデオでは、参加者は3つの表情(笑顔、嫌悪感、驚きの顔)と中立的な顔を作るように求められた。
コンピュータビジョンと機械学習の手法を用いて,顔面筋運動の変動を客観的に測定し,PDの有無の識別に利用した。
顔面微小表現を用いた予測精度は運動症状を利用した手法と比較した。
ロジスティック回帰分析の結果,PD患者は非PD患者よりもAU6,AU12,AU4のばらつきが低かった。
サポートベクターマシンを用いた自動分類器を分散法で訓練し,95.6%の精度を得た。
PDのバイオマーカーとして顔表現を使用することは、物理的分離が必要な患者(例えば、新型コロナウイルスによる)や不活化患者にとって、潜在的にトランスフォーメーションをもたらす可能性がある。
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