論文の概要: GIRAFE: Glottal Imaging Dataset for Advanced Segmentation, Analysis, and Facilitative Playbacks Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15054v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 17:02:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:37.878312
• Title: GIRAFE: Glottal Imaging Dataset for Advanced Segmentation, Analysis, and Facilitative Playbacks Evaluation
• Title（参考訳）: GIRAFE: 高度なセグメンテーション, 分析, ファシリテーティブなプレイバック評価のためのグロータルイメージングデータセット
• Authors: G. Andrade-Miranda, K. Chatzipapas, J. D. Arias-Londoño, J. I. Godino-Llorente,
• Abstract要約: GIRAFEはセマンティックセグメンテーションの高度な技術開発を容易にするために設計されたデータリポジトリである。 このレポジトリには、50人の患者からなるコホートからの65の高速ビデオ内視鏡記録が含まれている。 このデータセットは、健康的なコントロールから15の録音、診断された音声障害の26の録音、未知の健康状態の24の録音を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The advances in the development of Facilitative Playbacks extracted from High-Speed videoendoscopic sequences of the vocal folds are hindered by a notable lack of publicly available datasets annotated with the semantic segmentations corresponding to the area of the glottal gap. This fact also limits the reproducibility and further exploration of existing research in this field. To address this gap, GIRAFE is a data repository designed to facilitate the development of advanced techniques for the semantic segmentation, analysis, and fast evaluation of High-Speed videoendoscopic sequences of the vocal folds. The repository includes 65 high-speed videoendoscopic recordings from a cohort of 50 patients (30 female, 20 male). The dataset comprises 15 recordings from healthy controls, 26 from patients with diagnosed voice disorders, and 24 with an unknown health condition. All of them were manually annotated by an expert, including the masks corresponding to the semantic segmentation of the glottal gap. The repository is also complemented with the automatic segmentation of the glottal area using different state-of-the-art approaches. This data set has already supported several studies, which demonstrates its usefulness for the development of new glottal gap segmentation algorithms from High-Speed-Videoendoscopic sequences to improve or create new Facilitative Playbacks. Despite these advances and others in the field, the broader challenge of performing an accurate and completely automatic semantic segmentation method of the glottal area remains open.
• Abstract（参考訳）: 声帯の高速ビデオ内視鏡的シーケンスから抽出したファシリテーティブ・プレイバックの発達は,声門間隙の面積に応じた意味的セグメンテーションを付加した公開データセットの欠如によって妨げられる。 この事実は、この分野での既存の研究の再現性とさらなる探索を制限している。 このギャップに対処するため、GIRAFEは、声帯の高速ビデオ内視鏡シーケンスのセグメンテーション、解析、高速評価のための高度な技術開発を容易にするために設計されたデータレポジトリである。 このレポジトリには、50人の患者(30人の女性、20人の男性)からなるコホートからの65の高速ビデオ内視鏡記録が含まれている。 このデータセットは、健康的なコントロールから15の録音、診断された音声障害の26の録音、未知の健康状態の24の録音を含む。 それら全ては専門家によって手動で注釈付けされ、その中にはスロットルギャップのセマンティックセグメンテーションに対応するマスクが含まれていた。 このレポジトリは、異なる最先端アプローチを用いて、スロットル領域の自動セグメンテーションを補完する。 このデータセットはすでにいくつかの研究を支持しており、新しいファシリテーティブ・プレイバックを改良または作成するために、高速・内視鏡的シーケンスから新しいスロットタルギャップ分割アルゴリズムを開発するのに有用であることを示している。 この分野におけるこれらの進歩等にもかかわらず、正確な完全自動意味的セグメンテーションを行うというより広い課題は未解決のままである。

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