論文の概要: Respiratory Status Detection with Video Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21349v1
• Date: Sun, 22 Mar 2026 18:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.371916
• Title: Respiratory Status Detection with Video Transformers
• Title（参考訳）: ビデオトランスを用いた呼吸状態検出
• Authors: Thomas Savage, Evan Madill,
• Abstract要約: ビデオトランスの最近の進歩により、人工知能システムがビデオからの呼吸障害の兆候を認識できるかどうかを評価する。 以上の結果から,現代のビデオトランスフォーマーは呼吸力学の微妙な変化を認識できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1101763410958634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognition of respiratory distress through visual inspection is a life saving clinical skill. Clinicians can detect early signs of respiratory deterioration, creating a valuable window for earlier intervention. In this study, we evaluate whether recent advances in video transformers can enable Artificial Intelligence systems to recognize the signs of respiratory distress from video. We collected videos of healthy volunteers recovering after strenuous exercise and used the natural recovery of each participants respiratory status to create a labeled dataset for respiratory distress. Splitting the video into short clips, with earlier clips corresponding to more shortness of breath, we designed a temporal ordering challenge to assess whether an AI system can detect respiratory distress. We found a ViViT encoder augmented with Lie Relative Encodings (LieRE) and Motion Guided Masking, combined with an embedding based comparison strategy, can achieve an F1 score of 0.81 on this task. Our findings suggest that modern video transformers can recognize subtle changes in respiratory mechanics.
• Abstract（参考訳）: 視覚検査による呼吸障害の認識は、救命医療技術である。 臨床医は呼吸障害の早期の兆候を検知し、早期介入のための貴重な窓を作ることができる。 本研究では,近年のビデオトランスフォーマーの進歩により,映像からの呼吸障害の兆候を認識することができるかどうかを評価する。 激しい運動の後,健常者が回復する様子をビデオで収集し,各被験者の呼吸状態の自然回復を利用して,呼吸窮迫感のラベル付きデータセットを作成した。 映像を短いクリップに分割し、呼吸の短さに対応する以前のクリップを用いて、AIシステムが呼吸困難を検知できるかどうかを時間順に判断する課題を考案した。 We found a ViViT encoder augmented with Lie Relative Encodings (LieRE) and Motion Guided Masking, with a embedding based comparison strategy, can achieve a F1 score of 0.81。 以上の結果から,現代のビデオトランスフォーマーは呼吸力学の微妙な変化を認識できる可能性が示唆された。

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