論文の概要: Detection-Gated Glottal Segmentation with Zero-Shot Cross-Dataset Transfer and Clinical Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02087v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 17:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.997686
• Title: Detection-Gated Glottal Segmentation with Zero-Shot Cross-Dataset Transfer and Clinical Feature Extraction
• Title（参考訳）: Zero-Shot Cross-Dataset Transferと臨床像抽出による声門分節の検出
• Authors: Harikrishnan Unnikrishnan,
• Abstract要約: YOLOv8ベースの検出器とU-Netセグメンタを統合した検出ゲートパイプラインを提案する。 モデルは、GIRAFEデータセット(600フレーム)の限られたサブセットに基づいてトレーニングされ、大規模なBAGLSデータセット上でゼロショット転送によって評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Accurate glottal segmentation in high-speed videoendoscopy (HSV) is essential for extracting kinematic biomarkers of laryngeal function. However, existing deep learning models often produce spurious artifacts in non-glottal frames and fail to generalize across different clinical settings. Methods: We propose a detection-gated pipeline that integrates a YOLOv8-based detector with a U-Net segmenter. A temporal consistency wrapper ensures robustness by suppressing false positives during glottal closure and instrument occlusion. The model was trained on a limited subset of the GIRAFE dataset (600 frames) and evaluated via zero-shot transfer on the large-scale BAGLS dataset. Results: The pipeline achieved state-of-the-art performance on the GIRAFE benchmark (DSC 0.81) and demonstrated superior generalizability on BAGLS (DSC 0.85, in-distribution) without institutional fine-tuning. Downstream validation on a 65-subject clinical cohort confirmed that automated kinematic features (Open Quotient, coefficient of variation) remained consistent with established clinical benchmarks. The coefficient of variation (CV) of the glottal area was found to be a significant marker for distinguishing healthy from pathological vocal function (p=0.006). Conclusions: The detection-gated architecture provides a lightweight, computationally efficient solution (~35 frames/s) for real-time clinical use. By enabling robust zero-shot transfer, this framework facilitates the standardized, large-scale extraction of clinical biomarkers across diverse endoscopy platforms. Code, trained weights, and evaluation scripts are released at https://github.com/hari-krishnan/openglottal.
• Abstract（参考訳）: 背景: 喉頭機能のキネマティックバイオマーカー抽出には, 高速ビデオ内視鏡(HSV)の正確な骨節分割が不可欠である。 しかし,既存の深層学習モデルでは,非球形フレームの急激なアーティファクトが生成され,異なる臨床環境にまたがる一般化に失敗することが多い。 方法: YOLOv8ベースの検出器とU-Netセグメンタを統合した検出ゲートパイプラインを提案する。 時間的整合性ラッパーは、声門閉鎖と計器閉塞の間に偽陽性を抑えることで堅牢性を確保する。 モデルは、GIRAFEデータセット(600フレーム)の限られたサブセットに基づいてトレーニングされ、大規模なBAGLSデータセット上でゼロショット転送によって評価された。 結果: このパイプラインはGIRAFEベンチマーク(DSC 0.81)で最先端性能を達成し,BAGLS(DSC 0.85, in-distribution)に対して制度的な微調整なしで優れた一般化性を示した。 65項目の臨床コホートを下流で検証した結果, 自動運動機能(オープンクオシエント, 変動係数)は確立された臨床ベンチマークと一致しなかった。 声門領域の変動係数 (CV) は, 正常な声道機能との鑑別に重要な指標であることがわかった(p=0.006)。 結論: 検出ゲートアーキテクチャは、リアルタイム臨床使用のための軽量で計算効率の良いソリューション(約35フレーム/秒)を提供する。 このフレームワークは、堅牢なゼロショット転送を可能にすることにより、様々な内視鏡プラットフォーム間での、標準化された大規模臨床バイオマーカーの抽出を容易にする。 コード、トレーニングされたウェイト、評価スクリプトはhttps://github.com/hari-krishnan/openglottal.comで公開されている。

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