論文の概要: Deep Learning Approaches for Seizure Video Analysis: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10930v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 04:45:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 21:13:32.143115
- Title: Deep Learning Approaches for Seizure Video Analysis: A Review
- Title（参考訳）: 発作映像解析のための深層学習手法の検討
- Authors: David Ahmedt-Aristizabal, Mohammad Ali Armin, Zeeshan Hayder, Norberto
Garcia-Cairasco, Lars Petersson, Clinton Fookes, Simon Denman, Aileen
McGonigal
- Abstract要約: 静流現象は、運動や行動の過渡的な混乱として現れることがある。
コンピュータ支援による発作の映像分析が自然の道として現れている。
ディープラーニングとコンピュータビジョンのアプローチは、大幅な進歩をもたらした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.1521024778093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Seizure events may manifest as transient disruptions in movement and
behavior, and the analysis of these clinical signs, referred to as semiology,
is subject to observer variations when specialists evaluate video-recorded
events in the clinical setting. To enhance the accuracy and consistency of
evaluations, computer-aided video analysis of seizures has emerged as a natural
avenue. In the field of medical applications, deep learning and computer vision
approaches have driven substantial advancements. Historically, these approaches
have been used for disease detection, classification, and prediction using
diagnostic data; however, there has been limited exploration of their
application in evaluating video-based motion detection in the clinical
epileptology setting. While vision-based technologies do not aim to replace
clinical expertise, they can significantly contribute to medical
decision-making and patient care by providing quantitative evidence and
decision support. Behavior monitoring tools offer several advantages such as
providing objective information, detecting challenging-to-observe events,
reducing documentation efforts, and extending assessment capabilities to areas
with limited expertise. In this paper, we detail the foundation technologies
used in vision-based systems in the analysis of seizure videos, highlighting
their success in semiology detection and analysis, focusing on work published
in the last 7 years. We systematically present these methods and indicate how
the adoption of deep learning for the analysis of video recordings of seizures
could be approached. Additionally, we illustrate how existing technologies can
be interconnected through an integrated system for video-based semiology
analysis. Finally, we discuss challenges and research directions for future
studies.
- Abstract（参考訳）: 静流現象は運動・行動の過渡的な乱れとして現れる可能性があり、これらの臨床症状の分析はセミロジーと呼ばれ、専門家が臨床現場でビデオ録画イベントを評価する際に観察者によって異なる。
評価の正確性と一貫性を高めるため、発作のコンピュータ支援ビデオ解析が自然な道として登場した。
医学応用の分野では、ディープラーニングとコンピュータビジョンのアプローチが大幅に進歩している。
歴史的に, これらの手法は診断データを用いた疾患の検出, 分類, 予測に用いられているが, 臨床てんかんにおけるビデオベースモーション検出の応用は限定的に検討されている。
ビジョンベースの技術は臨床専門知識を置き換えるものではないが、定量的な証拠と意思決定支援を提供することで、医療の意思決定と患者のケアに大きく貢献することができる。
行動監視ツールは、客観的情報の提供、困難なイベントの検出、ドキュメントの取り組みの削減、限られた専門知識を持つ領域へのアセスメント機能拡張など、いくつかの利点を提供している。
本稿では,視覚系システムにおける発作映像の解析における基礎技術について詳述し,過去7年間の研究に焦点を当てたセミロジカル検出と分析の成功を強調する。
本稿では,これらの手法を体系的に提示し,発作の映像記録解析における深層学習の適用方法を示す。
さらに,映像に基づくセミロジカル解析のための統合システムにより,既存技術が相互接続される方法を示す。
最後に,今後の研究の課題と研究の方向性について論じる。
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