論文の概要: NurtureNet: A Multi-task Video-based Approach for Newborn Anthropometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05530v1
- Date: Thu, 9 May 2024 03:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 14:12:43.935220
- Title: NurtureNet: A Multi-task Video-based Approach for Newborn Anthropometry
- Title（参考訳）: NurtureNet: 新生児の視線計測のためのマルチタスクビデオベースアプローチ
- Authors: Yash Khandelwal, Mayur Arvind, Sriram Kumar, Ashish Gupta, Sachin Kumar Danisetty, Piyush Bagad, Anish Madan, Mayank Lunayach, Aditya Annavajjala, Abhishek Maiti, Sansiddh Jain, Aman Dalmia, Namrata Deka, Jerome White, Jigar Doshi, Angjoo Kanazawa, Rahul Panicker, Alpan Raval, Srinivas Rana, Makarand Tapaswi,
- Abstract要約: 新生児の栄養失調は発展途上国で最大の公衆衛生上の問題である。
我々のゴールは、医療従事者や公衆衛生システムに、接触のない新生児の人文科学の解決策を提供することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.07154968009373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Malnutrition among newborns is a top public health concern in developing countries. Identification and subsequent growth monitoring are key to successful interventions. However, this is challenging in rural communities where health systems tend to be inaccessible and under-equipped, with poor adherence to protocol. Our goal is to equip health workers and public health systems with a solution for contactless newborn anthropometry in the community. We propose NurtureNet, a multi-task model that fuses visual information (a video taken with a low-cost smartphone) with tabular inputs to regress multiple anthropometry estimates including weight, length, head circumference, and chest circumference. We show that visual proxy tasks of segmentation and keypoint prediction further improve performance. We establish the efficacy of the model through several experiments and achieve a relative error of 3.9% and mean absolute error of 114.3 g for weight estimation. Model compression to 15 MB also allows offline deployment to low-cost smartphones.
- Abstract（参考訳）: 新生児の栄養失調は発展途上国で最大の公衆衛生上の問題である。
同定とその後の成長監視は、介入の成功の鍵となる。
しかし、医療制度がアクセス不能で設備不足の傾向にある農村部では、プロトコールの遵守が乏しいため、これは困難である。
我々のゴールは、医療従事者や公衆衛生システムに、接触のない新生児の人文科学の解決策を提供することです。
我々は,マルチタスクモデルであるNurtureNetを提案する。このモデルでは,視覚情報(低コストのスマートフォンで撮影されたビデオ)を表形式で融合し,重量,長さ,頭部周,胸部周といった複数の人文計測値の回帰を行う。
セグメンテーションとキーポイント予測の視覚的プロキシタスクにより、パフォーマンスがさらに向上することを示す。
いくつかの実験を通してモデルの有効性を確立し、相対誤差3.9%、平均絶対誤差114.3gを達成する。
15MBのモデル圧縮により、低価格のスマートフォンにもオフラインでデプロイできる。
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