論文の概要: Facial Point Graphs for Amyotrophic Lateral Sclerosis Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12159v1
• Date: Sat, 22 Jul 2023 20:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 17:39:48.435138
• Title: Facial Point Graphs for Amyotrophic Lateral Sclerosis Identification
• Title（参考訳）: 筋萎縮性側索硬化症診断のための顔面点グラフ
• Authors: N\'icolas Barbosa Gomes, Arissa Yoshida, Mateus Roder, Guilherme Camargo de Oliveira and Jo\~ao Paulo Papa
• Abstract要約: 本稿では,顔画像の形状から情報を学習し,ALSを自動的に識別する顔点グラフを提案する。 トロント・ニューロフェイス・データセットの実験結果は、提案されたアプローチが最先端の結果より優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Identifying Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) in its early stages is essential for establishing the beginning of treatment, enriching the outlook, and enhancing the overall well-being of those affected individuals. However, early diagnosis and detecting the disease's signs is not straightforward. A simpler and cheaper way arises by analyzing the patient's facial expressions through computational methods. When a patient with ALS engages in specific actions, e.g., opening their mouth, the movement of specific facial muscles differs from that observed in a healthy individual. This paper proposes Facial Point Graphs to learn information from the geometry of facial images to identify ALS automatically. The experimental outcomes in the Toronto Neuroface dataset show the proposed approach outperformed state-of-the-art results, fostering promising developments in the area.
• Abstract（参考訳）: 初期における筋萎縮性側索硬化症(als)の同定は,治療開始の確立,展望の充実,患者の全体的な幸福の向上に不可欠である。 しかし、早期の診断と診断は簡単ではない。 よりシンプルで安価な方法は、患者の表情を計算方法で分析することによって生じる。 ALS患者が口を開けるなど特定の行動を行う場合、特定の顔の筋肉の動きは健康な人によって観察されるものと異なる。 本稿では,顔画像の形状から情報を学習し,ALSを自動的に識別する顔点グラフを提案する。 トロントのneurofaceデータセットにおける実験の結果は、提案されたアプローチが最先端の成果を上回っており、この分野の有望な発展が促進されていることを示している。

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