論文の概要: Deep Learning Approaches for Seizure Video Analysis: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10930v2
- Date: Mon, 4 Mar 2024 06:12:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 01:07:09.521949
- 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: 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。
これらの主な応用は、(1)発作検出法の改善、(2)発作のタイプと脳の局在を予測するための洗練されたセミロジー分析である。
- 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 can manifest as transient disruptions in the control of
movements which may be organized in distinct behavioral sequences, accompanied
or not by other observable features such as altered facial expressions. 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. The main applications
of these could be (1) improved seizure detection methods; (2) refined semiology
analysis for predicting seizure type and cerebral localization. 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. Additionally, we
illustrate how existing technologies can be interconnected through an
integrated system for video-based semiology analysis.
- Abstract(参考訳): 発作は、表情の変化のような他の観察可能な特徴が伴うか、伴わないかで異なる行動シーケンスで組織される運動の制御における一時的な混乱として現れる。
これらの臨床症状の分析は、臨床現場でビデオ録画された事象を評価する際に、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。
これらの主な応用は,(1)発作検出法の改善,(2)発作タイプと脳内局在の予測のための精巧なセミロジカル解析である。
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。
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。
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