論文の概要: Pose-based Tremor Classification for Parkinson's Disease Diagnosis from Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06828v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 11:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 13:07:54.988818
• Title: Pose-based Tremor Classification for Parkinson's Disease Diagnosis from Video
• Title（参考訳）: パーキンソン病診断におけるポーズに基づく震動分類
• Authors: Haozheng Zhang, Edmond S.L. Ho, Xiatian Zhang and Hubert P.H. Shum
• Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、様々な運動障害症状を引き起こす進行性神経変性疾患である。 パーキンソンの震動はPDの強い一般化性を示す最も主要な症状の1つである。 本稿では,SPAPNetを提案する。SPAPNetは,PD警告サインとして,低コストのPT分類結果を提供するための入力として,カメラに面する人間の動作の,コンシューマグレードの非侵襲的なビデオ記録のみを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.6403722052414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that results in a variety of motor dysfunction symptoms, including tremors, bradykinesia, rigidity and postural instability. The diagnosis of PD mainly relies on clinical experience rather than a definite medical test, and the diagnostic accuracy is only about 73-84% since it is challenged by the subjective opinions or experiences of different medical experts. Therefore, an efficient and interpretable automatic PD diagnosis system is valuable for supporting clinicians with more robust diagnostic decision-making. To this end, we propose to classify Parkinson's tremor since it is one of the most predominant symptoms of PD with strong generalizability. Different from other computer-aided time and resource-consuming Parkinson's Tremor (PT) classification systems that rely on wearable sensors, we propose SPAPNet, which only requires consumer-grade non-intrusive video recording of camera-facing human movements as input to provide undiagnosed patients with low-cost PT classification results as a PD warning sign. For the first time, we propose to use a novel attention module with a lightweight pyramidal channel-squeezing-fusion architecture to extract relevant PT information and filter the noise efficiently. This design aids in improving both classification performance and system interpretability. Experimental results show that our system outperforms state-of-the-arts by achieving a balanced accuracy of 90.9% and an F1-score of 90.6% in classifying PT with the non-PT class.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、進行性神経変性疾患であり、振動、ブラジキネジア、硬直、姿勢不安定など様々な運動障害症状を引き起こす。 PDの診断は主に特定の医療検査ではなく臨床経験に依存しており、診断精度は異なる医療専門家の主観的意見や経験に疑問視されているため、約73～84%である。 したがって、より堅牢な診断意思決定を行う臨床医を支援するために、効率的かつ解釈可能な自動PD診断システムが有用である。 そこで本研究では,パーキンソン病はpdの最も主症状の1つであるため,パーキンソン病の震えを分類する。 ウェアラブルセンサを利用する他のコンピュータ支援時間やリソース消費のParkinson's Tremor(PT)分類システムとは異なり,SPAPNetは,安価なPT分類結果をPD警告サインとして提供するために,入力としてカメラ面の人間の動きをコンシューマグレードの非侵襲的なビデオ記録のみを必要とする。 本稿では,新しい注目モジュールと軽量なピラミッドチャネル・スクイージング・フュージョン・アーキテクチャを用いて,関連するPT情報を抽出し,効率よくノイズをフィルタリングする手法を提案する。 この設計は分類性能とシステム解釈性の両方を改善するのに役立つ。 実験の結果,PTを非PTクラスに分類した場合の精度は90.9%,F1スコアは90.6%であった。

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