論文の概要: Facial Tic Detection in Untrimmed Videos of Tourette Syndrome Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03895v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 22:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 16:28:53.557849
• Title: Facial Tic Detection in Untrimmed Videos of Tourette Syndrome Patients
• Title（参考訳）: tourette 症候群の未撮影ビデオにおける顔面tic検出
• Authors: Yutao Tang, Benjam\'in B\'ejar, Joey K.-Y. Essoe, Joseph F. McGuire and Ren\'e Vidal
• Abstract要約: 本稿では,非トリミングビデオから自動ティック検出と分類を行う新しいアーキテクチャを提案する。 T-Netは、時間的検出とセグメンテーションを組み合わせて、臨床医に解釈可能な機能を操作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tourette Syndrome (TS) is a behavior disorder that onsets in childhood and is characterized by the expression of involuntary movements and sounds commonly referred to as tics. Behavioral therapy is the first-line treatment for patients with TS, and it helps patients raise awareness about tic occurrence as well as develop tic inhibition strategies. However, the limited availability of therapists and the difficulties for in-home follow up work limits its effectiveness. An automatic tic detection system that is easy to deploy could alleviate the difficulties of home-therapy by providing feedback to the patients while exercising tic awareness. In this work, we propose a novel architecture (T-Net) for automatic tic detection and classification from untrimmed videos. T-Net combines temporal detection and segmentation and operates on features that are interpretable to a clinician. We compare T-Net to several state-of-the-art systems working on deep features extracted from the raw videos and T-Net achieves comparable performance in terms of average precision while relying on interpretable features needed in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: トゥレット・シンドローム(ts)は、小児期に発症する行動障害であり、不随意運動と一般的にticsと呼ばれる音の発現が特徴である。 行動療法は、TS患者の第一線治療であり、患者が tic の発生に対する認識を高め、 tic の抑制戦略を発達させるのに役立つ。 しかし、セラピストの可用性が制限され、在宅での作業が困難になるため、その効果は制限される。 展開が容易なtic自動検出システムは、ticの認知度を高めながら患者にフィードバックを提供することで、ホームセラピーの困難を軽減できる。 そこで本研究では,非トリミングビデオの自動検出と分類のための新しいアーキテクチャ(T-Net)を提案する。 t-netは時間的検出とセグメンテーションを結合し、臨床医に解釈可能な特徴に基づいて動作する。 我々は,T-Netと,生のビデオから抽出した深部機能を利用する最先端システムを比較し,T-Netは臨床実習に必要な解釈可能な機能に依存しながら,平均精度で同等の性能を発揮する。

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