論文の概要: Modeling 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14400v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 09:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:41:29.405235
• Title: Modeling 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 適応グラフ畳み込みネットワークを用いた3次元幼児運動のモデル化
• Authors: Daniel Holmberg, Manu Airaksinen, Viviana Marchi, Andrea Guzzetta, Anna Kivi, Leena Haataja, Sampsa Vanhatalo, Teemu Roos
• Abstract要約: 自発運動、または運動学は、今後の神経発達の強力なサロゲート指標を提供する。 そこで本研究では,乳児の神経発達発達の成熟を,個々の運動パターンのデータ駆動による評価に基づいて予測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3239548560054555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable methods for the neurodevelopmental assessment of infants are essential for early detection of medical issues that may need prompt interventions. Spontaneous motor activity, or `kinetics', is shown to provide a powerful surrogate measure of upcoming neurodevelopment. However, its assessment is by and large qualitative and subjective, focusing on visually identified, age-specific gestures. Here, we follow an alternative approach, predicting infants' neurodevelopmental maturation based on data-driven evaluation of individual motor patterns. We utilize 3D video recordings of infants processed with pose-estimation to extract spatio-temporal series of anatomical landmarks, and apply adaptive graph convolutional networks to predict the actual age. We show that our data-driven approach achieves improvement over traditional machine learning baselines based on manually engineered features.
• Abstract（参考訳）: 幼児の神経発達学的評価のための信頼性の高い方法は、迅速な介入を必要とする可能性のある医療問題の早期発見に不可欠である。 自発運動、または「運動学」は、今後の神経発達の強力なサロゲート指標を提供する。 しかし、その評価は質的かつ主観的であり、視覚的に特定された年齢固有のジェスチャーに焦点を当てている。 そこで本研究では,乳児の神経発達発達の成熟を,個々の運動パターンのデータ駆動による評価に基づいて予測する手法を提案する。 ポーズ推定処理された幼児の3次元映像記録を用いて,解剖学的ランドマークの時空間列を抽出し,適応グラフ畳み込みネットワークを用いて実年齢を予測する。 我々は、手動で設計した機能に基づいて、従来の機械学習ベースラインよりも改善されたデータ駆動アプローチを示す。

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