論文の概要: D-STGCNT: A Dense Spatio-Temporal Graph Conv-GRU Network based on transformer for assessment of patient physical rehabilitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06150v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 13:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:13.602248
• Title: D-STGCNT: A Dense Spatio-Temporal Graph Conv-GRU Network based on transformer for assessment of patient physical rehabilitation
• Title（参考訳）: D-STGCNT 変圧器を用いた高密度時空間グラフ Conv-GRU Network による患者の身体リハビリテーションの評価
• Authors: Youssef Mourchid, Rim Slama,
• Abstract要約: 本稿では,リハビリテーション演習を評価するための新しいグラフベースモデルを提案する。 デンス接続とGRU機構は、大きな3Dスケルトン入力を迅速に処理するために使用される。 KIMOREおよびUI-PRMDデータセットに対する提案手法の評価は,その可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
• License:
• Abstract: This paper tackles the challenge of automatically assessing physical rehabilitation exercises for patients who perform the exercises without clinician supervision. The objective is to provide a quality score to ensure correct performance and achieve desired results. To achieve this goal, a new graph-based model, the Dense Spatio-Temporal Graph Conv-GRU Network with Transformer, is introduced. This model combines a modified version of STGCN and transformer architectures for efficient handling of spatio-temporal data. The key idea is to consider skeleton data respecting its non-linear structure as a graph and detecting joints playing the main role in each rehabilitation exercise. Dense connections and GRU mechanisms are used to rapidly process large 3D skeleton inputs and effectively model temporal dynamics. The transformer encoder's attention mechanism focuses on relevant parts of the input sequence, making it useful for evaluating rehabilitation exercises. The evaluation of our proposed approach on the KIMORE and UI-PRMD datasets highlighted its potential, surpassing state-of-the-art methods in terms of accuracy and computational time. This resulted in faster and more accurate learning and assessment of rehabilitation exercises. Additionally, our model provides valuable feedback through qualitative illustrations, effectively highlighting the significance of joints in specific exercises.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,臨床医の指導を受けずに運動を行う患者に対して,身体的リハビリテーション演習を自動評価する課題に対処する。 目的は、正しいパフォーマンスを確保し、望ましい結果を達成するための品質スコアを提供することです。 この目的を達成するために、新しいグラフベースモデルであるDense Spatio-Temporal Graph Conv-GRU Network with Transformerが導入された。 このモデルはSTGCNの修正版とトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせて、時空間データの効率的な処理を行う。 鍵となる考え方は、その非線形構造をグラフとして考慮し、各リハビリテーション運動において主要な役割を果たす関節を検出することである。 デンス接続とGRU機構は、大きな3次元骨格入力を迅速に処理し、時間的ダイナミクスを効果的にモデル化するために用いられる。 トランスコーダのアテンションメカニズムは入力シーケンスの関連部分に焦点を当てており、リハビリテーション演習の評価に有用である。 KIMOREおよびUI-PRMDデータセットに対する提案手法の評価は,その可能性を強調し,精度と計算時間の観点から最先端の手法を超越した。 その結果、より速く、より正確な学習とリハビリテーション演習の評価が可能となった。 さらに,本モデルは,定性的な図面を通して貴重なフィードバックを提供し,特定のエクササイズにおける関節の重要性を効果的に強調する。

関連論文リスト

• Re-Visible Dual-Domain Self-Supervised Deep Unfolding Network for MRI Reconstruction [48.30341580103962]
  本稿では、これらの問題に対処するために、新しい再視覚的二重ドメイン自己教師型深層展開ネットワークを提案する。 エンド・ツー・エンドの再構築を実現するために,シャンブルとポック・プロキシ・ポイント・アルゴリズム(DUN-CP-PPA)に基づく深層展開ネットワークを設計する。 高速MRIおよびIXIデータセットを用いて行った実験により,本手法は再建性能において最先端の手法よりも有意に優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T12:29:32Z)
• Knowledge-Based Deep Learning for Time-Efficient Inverse Dynamics [5.78355428732981]
  時間効率逆動的解析のための知識に基づくディープラーニングフレームワークを提案する。 BiGRUニューラルネットワークは、時系列データの巧妙なハンドリングのため、我々のモデルのバックボーンとして選択される。 実験結果から、選択したBiGRUアーキテクチャは、特別に設計された損失関数を用いてトレーニングされた場合、他のニューラルネットワークモデルよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T20:12:52Z)
• A Medical Low-Back Pain Physical Rehabilitation Dataset for Human Body Movement Analysis [0.6990493129893111]
  本稿では,低背痛リハビリテーションを施行した臨床患者の医療データセットについて,4つの課題に対処し,提案する。 データセットには、3D Kinectスケルトンの位置と向き、RGBビデオ、2Dスケルトンデータ、正確性を評価するための医用アノテーション、身体部分とタイムパンのエラー分類とローカライゼーションが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T19:50:06Z)
• REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
  本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T16:30:19Z)
• Distilled Datamodel with Reverse Gradient Matching [74.75248610868685]
  オフライントレーニングとオンライン評価段階を含む,データ影響評価のための効率的なフレームワークを提案する。 提案手法は, 直接再学習法と比較して, プロセスの大幅な高速化を図りながら, 同等のモデル行動評価を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:16:14Z)
• MR-STGN: Multi-Residual Spatio Temporal Graph Network Using Attention Fusion for Patient Action Assessment [0.3626013617212666]
  MR-STGN(Multi-Residual Spatio Temporal Graph Network)を用いた患者行動評価の自動化手法を提案する。 MR-STGNは患者行動のダイナミクスを捉えるように設計されている。 リアルタイムの患者行動スコアを正確に予測する上で,UI-PRMDデータセットの性能を示すモデルについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T01:09:52Z)
• A Robust and Scalable Attention Guided Deep Learning Framework for Movement Quality Assessment [5.190207094732673]
  運動の正しさに対するフィードバックの欠如は、在宅リハビリテーションにおいて重大な問題である。 本稿では,MQAの課題に対処するために,近年のディープラーニングの進歩を活用することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T16:37:30Z)
• Tele-EvalNet: A Low-cost, Teleconsultation System for Home based Rehabilitation of Stroke Survivors using Multiscale CNN-LSTM Architecture [7.971065005161566]
  本稿では,ライブフィードバックモデルと全体的なパフォーマンス評価モデルという,2つのコンポーネントからなる新しいシステムであるTele-EvalNetを提案する。 ライブフィードバックモデルは、カラーマーカーを使用してハイライトされた指示を簡単に理解し、エクササイズ正しさに関するフィードバックを示す。 総合的なパフォーマンス評価モデルでは,臨床医の成績に応じて,関節データのスコアへのマッピングを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T16:58:00Z)
• Real-time landmark detection for precise endoscopic submucosal dissection via shape-aware relation network [51.44506007844284]
  内視鏡下粘膜下郭清術における高精度かつリアルタイムなランドマーク検出のための形状認識型関係ネットワークを提案する。 まず,ランドマーク間の空間的関係に関する先行知識を直感的に表現する関係キーポイント・ヒートマップを自動生成するアルゴリズムを考案する。 次に、事前知識を学習プロセスに段階的に組み込むために、2つの補完的な正規化手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T07:57:30Z)
• Motion Pyramid Networks for Accurate and Efficient Cardiac Motion Estimation [51.72616167073565]
  本研究では,心臓の運動推定を高精度かつ効率的に行うための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチであるMotion Pyramid Networksを提案する。 我々は、複数の特徴表現から運動場のピラミッドを予測し、融合し、より洗練された運動場を生成する。 そこで我々は,新しい循環型教員教育戦略を用いて,推論をエンドツーエンドにし,トラッキング性能をさらに向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-28T21:03:19Z)
• A Review of Computational Approaches for Evaluation of Rehabilitation Exercises [58.720142291102135]
  本稿では,モーションキャプチャシステムを用いたリハビリテーションプログラムにおける患者のパフォーマンスを評価するための計算手法についてレビューする。 エクササイズ評価のための再検討された計算手法は, 離散的な運動スコア, ルールベース, テンプレートベースアプローチの3つのカテゴリに分類される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T22:18:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。