論文の概要: Multimodal Gait Recognition for Neurodegenerative Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02469v1
• Date: Thu, 7 Jan 2021 10:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:49:52.383171
• Title: Multimodal Gait Recognition for Neurodegenerative Diseases
• Title（参考訳）: 神経変性疾患に対するマルチモーダル歩行認識
• Authors: Aite Zhao, Jianbo Li, Junyu Dong, Lin Qi, Qianni Zhang, Ning Li, Xin Wang, Huiyu Zhou
• Abstract要約: 3つの神経変性疾患の歩容差を学習するための新しいハイブリッドモデルを提案する。 新しい相関メモリニューラルネットワークアーキテクチャは、時間的特徴を抽出するために設計されている。 いくつかの最先端技術と比較して,提案手法はより正確な分類結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.06704951209703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, single modality based gait recognition has been extensively explored in the analysis of medical images or other sensory data, and it is recognised that each of the established approaches has different strengths and weaknesses. As an important motor symptom, gait disturbance is usually used for diagnosis and evaluation of diseases; moreover, the use of multi-modality analysis of the patient's walking pattern compensates for the one-sidedness of single modality gait recognition methods that only learn gait changes in a single measurement dimension. The fusion of multiple measurement resources has demonstrated promising performance in the identification of gait patterns associated with individual diseases. In this paper, as a useful tool, we propose a novel hybrid model to learn the gait differences between three neurodegenerative diseases, between patients with different severity levels of Parkinson's disease and between healthy individuals and patients, by fusing and aggregating data from multiple sensors. A spatial feature extractor (SFE) is applied to generating representative features of images or signals. In order to capture temporal information from the two modality data, a new correlative memory neural network (CorrMNN) architecture is designed for extracting temporal features. Afterwards, we embed a multi-switch discriminator to associate the observations with individual state estimations. Compared with several state-of-the-art techniques, our proposed framework shows more accurate classification results.
• Abstract（参考訳）: 近年,医用画像やその他の感覚データの解析において,単一のモダリティに基づく歩行認識が広く研究されており,確立されたアプローチはそれぞれ強みと弱みを持っていることが認識されている。 重要な運動症状として、歩行障害は疾患の診断と評価に一般的に用いられ、また、患者の歩行パターンの多様性分析の使用は、単一の計測次元における歩行変化のみを学習する単一モード歩行認識法の一側面を補う。 複数の測定資源の融合は、個々の疾患に関連する歩行パターンの同定において有望な性能を示した。 本稿では,パーキンソン病の重症度が異なる患者と健常者との3つの神経変性疾患の歩容差を,複数のセンサからのデータを融合・集約することにより学習するための新しいハイブリッドモデルを提案する。 空間特徴抽出器(SFE)は、画像や信号の代表的な特徴を生成する。 2つのモードデータから時間情報をキャプチャするために、新しい相関型メモリニューラルネットワーク(CorrMNN)アーキテクチャを設計し、時間的特徴を抽出する。 その後、観察と個々の状態推定を関連付けるためにマルチスイッチ判別器を組み込む。 いくつかの最先端技術と比較して,提案手法はより正確な分類結果を示す。

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