論文の概要: End-to-End Machine Learning Framework for Facial AU Detection in
Intensive Care Units
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06570v1
- Date: Sat, 12 Nov 2022 04:43:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 16:00:44.910660
- Title: End-to-End Machine Learning Framework for Facial AU Detection in
Intensive Care Units
- Title（参考訳）: 集中治療室における顔AU検出のためのエンドツーエンド機械学習フレームワーク
- Authors: Subhash Nerella, Kia Khezeli, Andrea Davidson, Patrick Tighe, Azra
Bihorac, Parisa Rashidi
- Abstract要約: 集中治療室に入院した患者には痛みがよく起こる。
現在の手動の観察に基づく痛み評価ツールは、投与される痛みの頻度によって制限され、観察者に主観的である。
我々は,動的ICU環境における顔行動分析を対象とする最大のデータセットであるPain-ICUデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8168092489216385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pain is a common occurrence among patients admitted to Intensive Care Units.
Pain assessment in ICU patients still remains a challenge for clinicians and
ICU staff, specifically in cases of non-verbal sedated, mechanically
ventilated, and intubated patients. Current manual observation-based pain
assessment tools are limited by the frequency of pain observations administered
and are subjective to the observer. Facial behavior is a major component in
observation-based tools. Furthermore, previous literature shows the feasibility
of painful facial expression detection using facial action units (AUs).
However, these approaches are limited to controlled or semi-controlled
environments and have never been validated in clinical settings. In this study,
we present our Pain-ICU dataset, the largest dataset available targeting facial
behavior analysis in the dynamic ICU environment. Our dataset comprises 76,388
patient facial image frames annotated with AUs obtained from 49 adult patients
admitted to ICUs at the University of Florida Health Shands hospital. In this
work, we evaluated two vision transformer models, namely ViT and SWIN, for AU
detection on our Pain-ICU dataset and also external datasets. We developed a
completely end-to-end AU detection pipeline with the objective of performing
real-time AU detection in the ICU. The SWIN transformer Base variant achieved
0.88 F1-score and 0.85 accuracy on the held-out test partition of the Pain-ICU
dataset.
- Abstract（参考訳）: 集中治療室に入院した患者には痛みがよく起こる。
ICU患者の痛み評価は、特に非バーバル鎮静、機械的換気、挿管患者の臨床医やICUスタッフにとって依然として課題である。
現在の手動の観察に基づく痛み評価ツールは、投与される痛みの頻度によって制限され、観察者に主観的である。
顔の行動は観察に基づくツールの主要な構成要素である。
さらに, 顔動作単位(aus)を用いた痛みを伴う表情検出の可能性についても検討した。
しかし、これらのアプローチは制御された環境や半制御された環境に限られており、臨床環境では検証されていない。
本研究では,動的ICU環境における顔行動分析を対象とする最大のデータセットであるPain-ICUデータセットを提案する。
対象はフロリダ大学ヘルス・ハンドス病院でICUを受診した成人49例のAUを付加した76,388例の顔画像フレームである。
本研究では、Pain-ICUデータセットと外部データセットのAU検出のための2つの視覚トランスフォーマーモデル、すなわちViTとSWINを評価した。
ICUでリアルタイムAU検出を行う目的で,完全エンドツーエンドのAU検出パイプラインを開発した。
SWINトランスフォーマーベースは、Pain-ICUデータセットのホールドアウトテストパーティションで0.88F1スコアと0.85精度を達成した。
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