Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instantaneous Physiological Estimation using Video Transformers

論文の概要: Instantaneous Physiological Estimation using Video Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12368v1
Date: Thu, 24 Feb 2022 21:25:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-28 14:58:32.270470
Title: Instantaneous Physiological Estimation using Video Transformers
Title（参考訳）: ビデオトランスを用いた瞬時生理評価
Authors: Ambareesh Revanur, Ananyananda Dasari, Conrad S. Tucker, Laszlo A. Jeni
Abstract要約: 映像に基づく生理学的信号推定は、主に窓の間隔でエピソードスコアを予測することに限られている。顔画像から瞬時心拍数と呼吸率を推定するビデオトランスフォーマーを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.772249211312724
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Video-based physiological signal estimation has been limited primarily to predicting episodic scores in windowed intervals. While these intermittent values are useful, they provide an incomplete picture of patients' physiological status and may lead to late detection of critical conditions. We propose a video Transformer for estimating instantaneous heart rate and respiration rate from face videos. Physiological signals are typically confounded by alignment errors in space and time. To overcome this, we formulated the loss in the frequency domain. We evaluated the method on the large scale Vision-for-Vitals (V4V) benchmark. It outperformed both shallow and deep learning based methods for instantaneous respiration rate estimation. In the case of heart-rate estimation, it achieved an instantaneous-MAE of 13.0 beats-per-minute.
Abstract（参考訳）: 映像に基づく生理的信号の推定は、主に窓付き間隔でのエピソディックスコアの予測に制限されている。これらの間欠的な値は有用であるが、患者の生理状態が不完全であり、臨界状態の検出が遅れる可能性がある。顔映像から瞬時心拍数と呼吸率を推定するビデオトランスフォーマを提案する。生理的信号は通常、時間と空間のアライメント誤差によって合成される。これを克服するために周波数領域の損失を定式化した。大規模なVision-for-Vitals(V4V)ベンチマークで評価した。浅層と深層の両方に基づく呼吸速度の推定方法よりも優れていた。心拍数推定では13.0拍子/分という瞬時MAEを達成した。

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