論文の概要: Efficient Pain Recognition via Respiration Signals: A Single Cross-Attention Transformer Multi-Window Fusion Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21886v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.548437
• Title: Efficient Pain Recognition via Respiration Signals: A Single Cross-Attention Transformer Multi-Window Fusion Pipeline
• Title（参考訳）: 呼吸信号による効率的な痛覚認識:単一クロスアテンション変圧器マルチウィンドウ核融合管
• Authors: Stefanos Gkikas, Ioannis Kyprakis, Manolis Tsiknakis,
• Abstract要約: The textitSecond Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)に提出された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pain is a complex condition affecting a large portion of the population. Accurate and consistent evaluation is essential for individuals experiencing pain, and it supports the development of effective and advanced management strategies. Automatic pain assessment systems provide continuous monitoring and support clinical decision-making, aiming to reduce distress and prevent functional decline. This study has been submitted to the \textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)}. The proposed method introduces a pipeline that leverages respiration as the input signal and incorporates a highly efficient cross-attention transformer alongside a multi-windowing strategy. Extensive experiments demonstrate that respiration is a valuable physiological modality for pain assessment. Moreover, experiments revealed that compact and efficient models, when properly optimized, can achieve strong performance, often surpassing larger counterparts. The proposed multi-window approach effectively captures both short-term and long-term features, as well as global characteristics, thereby enhancing the model's representational capacity.
• Abstract（参考訳）: 痛みは人口の大部分に影響を及ぼす複雑な状態である。 痛みを経験する個人にとって、正確で一貫した評価は不可欠であり、効果的で高度なマネジメント戦略の開発を支援する。 自動痛み評価システムは、痛みを軽減し、機能低下を防ぐことを目的として、継続的なモニタリングと臨床意思決定を支援する。 本研究は, 次世代痛覚評価(AI4PAIN)のための「textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment(AI4PAIN)」に提出された。 提案手法では,呼吸を入力信号として利用し,マルチウィンドウ戦略とともに高い効率のクロスアテンション変換器を組み込んだパイプラインを提案する。 激しい実験により、呼吸は痛み評価にとって貴重な生理的モダリティであることが示された。 さらに、実験により、コンパクトで効率的なモデルが適切に最適化されると、しばしばより大きなモデルを上回る高い性能を達成することが判明した。 提案手法は,短期的特徴と長期的特徴と,大域的特徴の両方を効果的に捉え,モデルの表現能力を向上させる。

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