論文の概要: PainSeeker: An Automated Method for Assessing Pain in Rats Through Facial Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03205v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 15:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:45:42.043205
• Title: PainSeeker: An Automated Method for Assessing Pain in Rats Through Facial Expressions
• Title（参考訳）: PainSeeker:顔面表情によるラットの痛み評価の自動化手法
• Authors: Liu Liu, Guang Li, Dingfan Deng, Jinhua Yu, Yuan Zong
• Abstract要約: 矯正治療を施行した6ラットの顔画像1,138枚からなるRatsPainというデータセットを提出した。 そこで我々は,ラットの表情による痛みを自動的に評価する,PainSeekerという新しい深層学習法を提案した。 PainSeekerは、顔の表情画像から、痛みの識別と頭部の堅牢な特徴を学習しやすくする、痛みに関連する顔面局所領域を探すことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.003480681631226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this letter, we aim to investigate whether laboratory rats' pain can be automatically assessed through their facial expressions. To this end, we began by presenting a publicly available dataset called RatsPain, consisting of 1,138 facial images captured from six rats that underwent an orthodontic treatment operation. Each rat' facial images in RatsPain were carefully selected from videos recorded either before or after the operation and well labeled by eight annotators according to the Rat Grimace Scale (RGS). We then proposed a novel deep learning method called PainSeeker for automatically assessing pain in rats via facial expressions. PainSeeker aims to seek pain-related facial local regions that facilitate learning both pain discriminative and head pose robust features from facial expression images. To evaluate the PainSeeker, we conducted extensive experiments on the RatsPain dataset. The results demonstrate the feasibility of assessing rats' pain from their facial expressions and also verify the effectiveness of the proposed PainSeeker in addressing this emerging but intriguing problem. The RasPain dataset can be freely obtained from https://github.com/xhzongyuan/RatsPain.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,実験室ラットの顔面表情から痛みを自動的に評価できるかどうかを検討することを目的とする。 そこで本研究では, 矯正治療を行った6ラットから採取した1,138枚の顔画像からなる, ratpainという公開データセットを提示した。 Rat Grimace Scale (RGS) によると、ラットの顔画像は手術前後に記録されたビデオから慎重に選択され、8つのアノテーターによってラベル付けされた。 そこで我々は,表情による痛みを自動的に評価する新しい深層学習法である painseeker を提案した。 PainSeekerは、顔の表情画像から、痛みの識別と頭部の堅牢な特徴を学習しやすくする、痛みに関連する顔面局所領域を探すことを目的としている。 鎮痛剤の評価には,ラットパインデータセットを用いた広範囲な実験を行った。 その結果、顔の表情からラットの痛みを評価できることが示され、この新興だが興味をそそる問題に対する鎮痛剤の有効性も検証された。 RasPainデータセットはhttps://github.com/xhzongyuan/RatsPainから自由に取得できる。

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