Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Laryngoscopic Video Analysis for Assisted Diagnosis of Vocal Cord Paralysis

論文の概要: Multimodal Laryngoscopic Video Analysis for Assisted Diagnosis of Vocal Cord Paralysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03597v1
Date: Thu, 5 Sep 2024 14:56:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 20:15:17.173888
Title: Multimodal Laryngoscopic Video Analysis for Assisted Diagnosis of Vocal Cord Paralysis
Title（参考訳）: 声帯麻痺の診断支援のためのマルチモーダル喉頭内視鏡画像解析
Authors: Yucong Zhang, Xin Zou, Jinshan Yang, Wenjun Chen, Faya Liang, Ming Li,
Abstract要約: Multimodal Analyzing System for Laryngoscope (MASL)は、音声とビデオデータを組み合わせて、喉頭腔鏡ビデオから重要なセグメントとメトリクスを自動的に抽出し、臨床評価を行う。 MASLは、声帯検出とキーワードスポッティングを統合して、患者の発声を分析し、ビデオハイライトを精査し、声帯の動きをよりよく検査する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.583632364503357
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents the Multimodal Analyzing System for Laryngoscope (MASL), a system that combines audio and video data to automatically extract key segments and metrics from laryngeal videostroboscopic videos for clinical assessment. MASL integrates glottis detection with keyword spotting to analyze patient vocalizations and refine video highlights for better inspection of vocal cord movements. The system includes a strobing video extraction module that identifies frames by analyzing hue, saturation, and value fluctuations. MASL also provides effective metrics for vocal cord paralysis detection, employing a two-stage glottis segmentation process using U-Net followed by diffusion-based refinement to reduce false positives. Instead of glottal area waveforms, MASL estimates anterior glottic angle waveforms (AGAW) from glottis masks, evaluating both left and right vocal cords to detect unilateral vocal cord paralysis (UVFP). By comparing AGAW variances, MASL distinguishes between left and right paralysis. Ablation studies and experiments on public and real-world datasets validate MASL's segmentation module and demonstrate its ability to provide reliable metrics for UVFP diagnosis.
Abstract（参考訳）: 本稿では,喉頭内視鏡検査のためのマルチモーダル分析システム (MASL) について述べる。 MASLは、声帯検出とキーワードスポッティングを統合して、患者の発声を分析し、ビデオハイライトを精査し、声帯の動きをよりよく検査する。本システムは、色調、飽和、および値ゆらぎを分析してフレームを識別するストロボングビデオ抽出モジュールを含む。 MASLはまた、声帯麻痺検出に有効な指標を提供し、U-Netを用いた2段階の声門分割プロセスを使用し、拡散に基づく改善を行い、偽陽性を減少させる。声門領域波形の代わりに、MASLは声門マスクから前方声門角度波形(AGAW)を推定し、左右の声帯を評価して片側声門麻痺(UVFP)を検出する。 AGAWの差異を比較することで、MASLは左右の麻痺を区別する。パブリックおよび実世界のデータセットに関するアブレーション研究と実験は、MASLのセグメンテーションモジュールを検証し、UVFP診断のための信頼性のあるメトリクスを提供する能力を示す。

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