論文の概要: Learning Developmental Age from 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14400v3
• Date: Wed, 04 Dec 2024 09:44:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:24.606654
• Title: Learning Developmental Age from 3D Infant Kinetics Using Adaptive Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 適応型グラフニューラルネットワークを用いた3次元幼児運動学からの発達年齢の学習
• Authors: Daniel Holmberg, Manu Airaksinen, Viviana Marchi, Andrea Guzzetta, Anna Kivi, Leena Haataja, Sampsa Vanhatalo, Teemu Roos,
• Abstract要約: Kinetic Age(KA)は、運動パターンに基づいて幼児の年齢を予測することによって、神経発達の成熟度を定量化するデータ駆動の指標である。 本手法は乳児の3次元映像記録を利用してポーズ推定を行い,解剖学的ランドマークの抽出・時間的時系列を抽出する。 これらのデータは適応的なグラフ畳み込みネットワークを用いてモデル化され、幼児運動における検出時間依存性を捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2279946664123664
• License:
• Abstract: Reliable methods for the neurodevelopmental assessment of infants are essential for early detection of problems 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. In this work, we introduce Kinetic Age (KA), a novel data-driven metric that quantifies neurodevelopmental maturity by predicting an infant's age based on their movement patterns. KA offers an interpretable and generalizable proxy for motor development. Our method leverages 3D video recordings of infants, processed with pose estimation to extract spatio-temporal series of anatomical landmarks, which are released as a new openly available dataset. These data are modeled using adaptive graph convolutional networks, able to capture the spatio-temporal dependencies in infant movements. We also 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問題の早期発見に不可欠である。 自発運動、すなわち「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、年齢に応じたジェスチャーに焦点を当てている。 本研究では, 運動パターンに基づいて幼児の年齢を予測することにより, 神経発達の成熟度を定量化する新しいデータ駆動指標であるKineetic Age(KA)を紹介する。 KAは、モーター開発のための解釈可能で一般化可能なプロキシを提供する。 提案手法は乳児の3次元映像記録を利用してポーズ推定を行い,新しい公開データセットとして公開する解剖学的ランドマークの時空間列を抽出する。 これらのデータは適応的なグラフ畳み込みネットワークを用いてモデル化され、幼児運動の時空間依存性を捉えることができる。 また、我々のデータ駆動アプローチは、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できることも示しています。

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