論文の概要: Recurrent Transformer Encoders for Vision-based Estimation of Fatigue and Engagement in Cognitive Training Sessions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12470v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 23:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 02:17:36.964356
• Title: Recurrent Transformer Encoders for Vision-based Estimation of Fatigue and Engagement in Cognitive Training Sessions
• Title（参考訳）: 認知訓練セッションにおける視覚による疲労・エンゲージメント推定のためのリカレントトランスフォーマーエンコーダ
• Authors: Yanchen Wang, Yunlong Xu, Feng Vankee Lin, Ehsan Adeli
• Abstract要約: 本研究では,リアルタイムな心的疲労をモニタリングするための新しいリカレントビデオトランス (RVT) 手法を開発し,検証する。 RVTモデルは最先端のバイナリモデルと比較して高いバランスの取れた精度(78%)と精度(0.82)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.570069023670435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computerized cognitive training (CCT) is a scalable, well-tolerated intervention that has promise for slowing cognitive decline. Outcomes from CCT are limited by a lack of effective engagement, which is decreased by factors such as mental fatigue, particularly in older adults at risk for dementia. There is a need for scalable, automated measures that can monitor mental fatigue during CCT. Here, we develop and validate a novel Recurrent Video Transformer (RVT) method for monitoring real-time mental fatigue in older adults with mild cognitive impairment from video-recorded facial gestures during CCT. The RVT model achieved the highest balanced accuracy(78%) and precision (0.82) compared to the prior state-of-the-art models for binary and multi-class classification of mental fatigue and was additionally validated via significant association (p=0.023) with CCT reaction time. By leveraging dynamic temporal information, the RVT model demonstrates the potential to accurately measure real-time mental fatigue, laying the foundation for future personalized CCT that increase effective engagement.
• Abstract（参考訳）: computerized cognitive training (cct) はスケーラブルで耐久性に富んだ介入であり、認知の低下を遅らせることを約束している。 cctの結果は効果的な関与の欠如によって制限され、特に認知症リスクのある高齢者では精神的疲労などの要因によって低下する。 CCT中に精神疲労をモニターできるスケーラブルで自動化された尺度が必要である。 そこで本研究では,CCT中に映像記録された顔のジェスチャーから軽度認知障害を有する高齢者の心的疲労をリアルタイムにモニタリングするための新しいリカレントビデオトランスフォーマー(RVT)法を開発した。 RVTモデルは,2値および多値の精神疲労分類における先行技術モデルと比較して,高いバランス精度(78%)と精度(0.82)を達成し,CCT反応時間と有意な相関(p=0.023)により検証した。 動的時間的情報を活用することで、RVTモデルはリアルタイムの精神的疲労を正確に測定する可能性を示し、効果的なエンゲージメントを高めるための将来のパーソナライズされたCCTの基礎を築いた。

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