論文の概要: Transformer with Leveraged Masked Autoencoder for video-based Pain Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05088v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:35:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:31.179531
• Title: Transformer with Leveraged Masked Autoencoder for video-based Pain Assessment
• Title（参考訳）: ビデオを用いた痛覚評価のためのマスク付きオートエンコーダを用いた変圧器
• Authors: Minh-Duc Nguyen, Hyung-Jeong Yang, Soo-Hyung Kim, Ji-Eun Shin, Seung-Won Kim,
• Abstract要約: 我々は、トランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルにおいて、顔画像解析を用いて、痛み認識を強化する。 強力なMasked AutoencoderとTransformersベースの分類器を組み合わせることで,表現とマイクロ表現の両方を通じて痛みレベルインジケータを効果的にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.016004057765185
• License:
• Abstract: Accurate pain assessment is crucial in healthcare for effective diagnosis and treatment; however, traditional methods relying on self-reporting are inadequate for populations unable to communicate their pain. Cutting-edge AI is promising for supporting clinicians in pain recognition using facial video data. In this paper, we enhance pain recognition by employing facial video analysis within a Transformer-based deep learning model. By combining a powerful Masked Autoencoder with a Transformers-based classifier, our model effectively captures pain level indicators through both expressions and micro-expressions. We conducted our experiment on the AI4Pain dataset, which produced promising results that pave the way for innovative healthcare solutions that are both comprehensive and objective.
• Abstract（参考訳）: 正確な痛み評価は、効果的な診断と治療のために医療において重要であるが、自己申告に依存した従来の方法は、患者が痛みを伝達できないために不十分である。 Cutting-edge AIは、顔画像データを使用して、痛み認識における臨床医を支援することを約束している。 本稿では,トランスフォーマーを用いたディープラーニングモデル内での顔画像解析を用いて,痛みの認識を向上させる。 強力なMasked AutoencoderとTransformersベースの分類器を組み合わせることで,表現とマイクロ表現の両方を通じて痛みレベルインジケータを効果的にキャプチャする。 我々はAI4Painデータセットで実験を行い、包括的で客観的な革新的な医療ソリューションの道を開く有望な結果を得た。

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