論文の概要: VSViG: Real-time Video-based Seizure Detection via Skeleton-based Spatiotemporal ViG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14775v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 16:59:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:08:43.471576
• Title: VSViG: Real-time Video-based Seizure Detection via Skeleton-based Spatiotemporal ViG
• Title（参考訳）: VSViG:スケルトン型時空間VGによるリアルタイムビデオベースシーズール検出
• Authors: Yankun Xu, Junzhe Wang, Yun-Hsuan Chen, Jie Yang, Wenjie Ming, Shuang Wang, Mohamad Sawan,
• Abstract要約: 正確なて効率的なてんかん発作検出は、患者に有益である。 従来の診断法は、主に脳波(EEG)に依存しており、しばしば困難で移植不可能な解決策をもたらす。 骨格型時間的視覚グラフニューラルネットワークを用いて,ビデオに基づく新しいシーズーア検出モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.100646331930953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An accurate and efficient epileptic seizure onset detection can significantly benefit patients. Traditional diagnostic methods, primarily relying on electroencephalograms (EEGs), often result in cumbersome and non-portable solutions, making continuous patient monitoring challenging. The video-based seizure detection system is expected to free patients from the constraints of scalp or implanted EEG devices and enable remote monitoring in residential settings. Previous video-based methods neither enable all-day monitoring nor provide short detection latency due to insufficient resources and ineffective patient action recognition techniques. Additionally, skeleton-based action recognition approaches remain limitations in identifying subtle seizure-related actions. To address these challenges, we propose a novel Video-based Seizure detection model via a skeleton-based spatiotemporal Vision Graph neural network (VSViG) for its efficient, accurate and timely purpose in real-time scenarios. Our experimental results indicate VSViG outperforms previous state-of-the-art action recognition models on our collected patients' video data with higher accuracy (5.9% error), lower FLOPs (0.4G), and smaller model size (1.4M). Furthermore, by integrating a decision-making rule that combines output probabilities and an accumulative function, we achieve a 5.1 s detection latency after EEG onset, a 13.1 s detection advance before clinical onset, and a zero false detection rate. The project homepage is available at: https://github.com/xuyankun/VSViG/
• Abstract（参考訳）: 正確なて効率的なてんかん発作検出は、患者に有益である。 従来の診断法は、主に脳波(EEG)に依存しており、しばしば困難で移植不可能な解決策をもたらし、継続的な患者モニタリングを困難にしている。 ビデオベースの発作検出システムは、頭皮や移植された脳波デバイスの制約から患者を解放し、住宅環境における遠隔監視を可能にすることが期待されている。 従来のビデオベースの手法では、リソース不足や非効率な患者行動認識技術により、全日監視や検出遅延の短縮が不可能であった。 さらに、骨格に基づく行動認識アプローチは、微妙な発作に関連する行動を特定するのに制限が残っている。 これらの課題に対処するために,スケルトンをベースとした時空間視覚グラフニューラルネットワーク(VSViG)による,リアルタイムシナリオにおける効率,正確,タイムリーな目的のための,ビデオベースのSeizure検出モデルを提案する。 以上の結果から,VSViGはより精度が高く(5.9%エラー),FLOP(0.4G),モデルサイズが小さい(1.4M)。 さらに、出力確率と累積関数を組み合わせた意思決定規則を統合することにより、脳波発症後の5.1秒検出遅延、臨床発症前の13.1秒検出前処理、偽検出率ゼロを実現する。 プロジェクトのホームページは、https://github.com/xuyankun/VSViG/で公開されている。

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