論文の概要: Improving Pain Classification using Spatio-Temporal Deep Learning Approaches with Facial Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06787v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 09:39:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 12:33:42.179084
• Title: Improving Pain Classification using Spatio-Temporal Deep Learning Approaches with Facial Expressions
• Title（参考訳）: 顔表情を用いた時空間深層学習による痛み分類の改善
• Authors: Aafaf Ridouan, Amine Bohi, Youssef Mourchid,
• Abstract要約: 痛み管理と重症度検出は効果的な治療に不可欠である。 伝統的な自己申告法は主観的であり、非言語的個人には適さない。 表情を用いた痛みの自動検出について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728604
• License:
• Abstract: Pain management and severity detection are crucial for effective treatment, yet traditional self-reporting methods are subjective and may be unsuitable for non-verbal individuals (people with limited speaking skills). To address this limitation, we explore automated pain detection using facial expressions. Our study leverages deep learning techniques to improve pain assessment by analyzing facial images from the Pain Emotion Faces Database (PEMF). We propose two novel approaches1: (1) a hybrid ConvNeXt model combined with Long Short-Term Memory (LSTM) blocks to analyze video frames and predict pain presence, and (2) a Spatio-Temporal Graph Convolution Network (STGCN) integrated with LSTM to process landmarks from facial images for pain detection. Our work represents the first use of the PEMF dataset for binary pain classification and demonstrates the effectiveness of these models through extensive experimentation. The results highlight the potential of combining spatial and temporal features for enhanced pain detection, offering a promising advancement in objective pain assessment methodologies.
• Abstract（参考訳）: 痛み管理と重症度検出は効果的な治療には不可欠であるが、従来の自己申告法は主観的であり、非言語的個人(限られた話し手を持つ人々)には適さない可能性がある。 この制限に対処するため,表情を用いた痛みの自動検出について検討する。 本研究では, 深層学習技術を活用し, PEMF (Pain Emotion Faces Database) から顔画像を分析し, 痛みの評価を改善する。 本稿では,(1)ビデオフレームを分析し,痛みの有無を予測するために,LSTMブロックと組み合わされたハイブリッドConvNeXtモデル,(2)LSTMと統合された時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN)を用いて,痛み検出のための顔画像からランドマークを処理する方法を提案する。 本研究は, PEMF データセットを二元鎮痛分類に初めて利用し, 広範囲な実験により, これらのモデルの有効性を実証するものである。 その結果, 空間的特徴と時間的特徴を組み合わせることで, 痛み検出を増強し, 客観的な痛み評価手法の進歩を期待できる可能性が示唆された。

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