論文の概要: Weakly-supervised Autism Severity Assessment in Long Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09159v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 10:45:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 23:57:34.184549
- Title: Weakly-supervised Autism Severity Assessment in Long Videos
- Title（参考訳）: 長時間ビデオにおける弱教師付き自閉症重症度評価
- Authors: Abid Ali, Mahmoud Ali, Jean-Marc Odobez, Camilla Barbini, Séverine Dubuisson, Francois Bremond, Susanne Thümmler,
- Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、社会的コミュニケーションと相互作用の課題を特徴とする多様な神経生物学的条件のコレクションである。
長い、トリミングされていないビデオにおける非定型的な行動パターンは、ASDを持つ子供のバイオマーカーとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.976885834298566
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autism Spectrum Disorder (ASD) is a diverse collection of neurobiological conditions marked by challenges in social communication and reciprocal interactions, as well as repetitive and stereotypical behaviors. Atypical behavior patterns in a long, untrimmed video can serve as biomarkers for children with ASD. In this paper, we propose a video-based weakly-supervised method that takes spatio-temporal features of long videos to learn typical and atypical behaviors for autism detection. On top of that, we propose a shallow TCN-MLP network, which is designed to further categorize the severity score. We evaluate our method on actual evaluation videos of children with autism collected and annotated (for severity score) by clinical professionals. Experimental results demonstrate the effectiveness of behavioral biomarkers that could help clinicians in autism spectrum analysis.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、社会的コミュニケーションと相互相互作用における課題と、反復的およびステレオタイプ的行動に特徴付けられる多様な神経生物学的条件の集合である。
長い、トリミングされていないビデオにおける非定型的な行動パターンは、ASDを持つ子供のバイオマーカーとして機能する。
本稿では,長編ビデオの時空間的特徴を利用して,自閉症検出のための典型的,非典型的動作を学習するビデオベースの弱教師付き手法を提案する。
そこで本研究では,重度スコアをさらに分類するために,TN-MLPの浅層ネットワークを提案する。
臨床専門医による自閉症児の実際の評価ビデオ(重症度スコア)について検討した。
実験により, 自閉症スペクトラム分析における臨床医を支援する行動バイオマーカーの有効性が示された。
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