論文の概要: A Video-based End-to-end Pipeline for Non-nutritive Sucking Action Recognition and Segmentation in Young Infants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16867v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 17:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 13:44:18.564709
• Title: A Video-based End-to-end Pipeline for Non-nutritive Sucking Action Recognition and Segmentation in Young Infants
• Title（参考訳）: 乳幼児の無栄養吸引行動認識とセグメンテーションのためのビデオベースエンド・ツー・エンドパイプライン
• Authors: Shaotong Zhu, Michael Wan, Elaheh Hatamimajoumerd, Kashish Jain, Samuel Zlota, Cholpady Vikram Kamath, Cassandra B. Rowan, Emma C. Grace, Matthew S. Goodwin, Marie J. Hayes, Rebecca A. Schwartz-Mette, Emily Zimmerman, Sarah Ostadabbas
• Abstract要約: 非栄養吸引は発達遅延の潜在的なバイオマーカーである。 NNSの臨床評価の障壁の1つは、その疎さにある。 提案手法は,基礎となるNS行動認識アルゴリズムに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.049449914396462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present an end-to-end computer vision pipeline to detect non-nutritive sucking (NNS) -- an infant sucking pattern with no nutrition delivered -- as a potential biomarker for developmental delays, using off-the-shelf baby monitor video footage. One barrier to clinical (or algorithmic) assessment of NNS stems from its sparsity, requiring experts to wade through hours of footage to find minutes of relevant activity. Our NNS activity segmentation algorithm solves this problem by identifying periods of NNS with high certainty -- up to 94.0\% average precision and 84.9\% average recall across 30 heterogeneous 60 s clips, drawn from our manually annotated NNS clinical in-crib dataset of 183 hours of overnight baby monitor footage from 19 infants. Our method is based on an underlying NNS action recognition algorithm, which uses spatiotemporal deep learning networks and infant-specific pose estimation, achieving 94.9\% accuracy in binary classification of 960 2.5 s balanced NNS vs. non-NNS clips. Tested on our second, independent, and public NNS in-the-wild dataset, NNS recognition classification reaches 92.3\% accuracy, and NNS segmentation achieves 90.8\% precision and 84.2\% recall.
• Abstract（参考訳）: 乳児の非栄養吸引パターンである非栄養吸引(NNS)を検出するエンドツーエンドのコンピュータビジョンパイプラインを、市販のベビーモニター映像を用いて、発達遅延の潜在的なバイオマーカーとして提示する。 NNSの臨床的(あるいはアルゴリズム的な)評価の障壁の1つは、その空白さに起因し、専門家は関連する活動の数分を何時間も経過観察する必要がある。 当社のnnsアクティビティセグメンテーションアルゴリズムは、平均精度94.0\%、平均リコール84.9\%のnns期間を、乳幼児19人の乳児モニター映像183時間の手作業によるnnsクリニカル・イン・クリブ・データセットから抽出した30の異種60sクリップで特定することで、この問題を解決します。 提案手法は, 時空間深層学習ネットワークと幼児固有のポーズ推定を用いて, 960 2.5 s/非NNSクリップのバイナリ分類において94.9 %の精度を達成し, NNSの行動認識アルゴリズムに基づく。 第2、独立、およびパブリックのnns in-the-wildデータセットでテストした結果、nnsの認識分類は92.3\%の精度に達し、nnsのセグメンテーションは90.8\%の精度と84.2\%のリコールを達成している。

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