論文の概要: Exploring Remote Photoplethysmography for Neonatal Pain Detection from Facial Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25680v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 14:09:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.894485
- Title: Exploring Remote Photoplethysmography for Neonatal Pain Detection from Facial Videos
- Title（参考訳）: 顔画像からの新生児痛検出のためのリモート光胸腺造影法の検討
- Authors: Ashutosh Dhamaniya, Anup Kumar Gupta, Trishna Saikia, Puneet Gupta,
- Abstract要約: 新生児の異常な痛みは、発達の遅れや体重増加の鈍化など、副作用を引き起こすことがある。
従来の接触に基づく生理的パラメータ推定法は、長期的なモニタリングには適さない。
遠隔光胸腺造影法を用いて,非接触でパルス信号を推定し,新生児の痛み検出に利用するための新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1240324543319034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unaddressed pain in neonates can lead to adverse effects, including delayed development and slower weight gain, emphasising the need for more objective and reliable pain assessment methods. Hence, automated methods using behavioural and physiological pain indicators have been developed to aid healthcare professionals in the Neonatal ICU. Traditional contact-based methods for physiological parameter estimation are unsuitable for long-term monitoring and increase the risk of spreading diseases like COVID-19. We introduce a novel approach using remote photoplethysmography (rPPG) to estimate pulse signals in a non-contact manner and employ them for neonatal pain detection. The temporal signals acquired from regions-of-interest (ROIs) affected by skin deformations may exhibit lower quality and provide erroneous rPPG signals. Therefore, we incorporated a quality parameter to select the temporal signals obtained from ROIs that are least affected by skin deformations. Further, we employed signal-to-noise ratio as a fitness parameter to extract the rPPG signal corresponding to the clip that is least affected by noise. Experimental findings demonstrate that the rPPG signals provide useful information for neonatal pain detection, and signals extracted from the blue colour channel outperform those extracted from other colour channels. We also show that combining rPPG and audio features provides better results than individual modalities.
- Abstract（参考訳）: 新生児の未適応の痛みは、発達の遅れや体重増加の鈍化、より客観的で信頼性の高い痛み評価方法の必要性を強調するなど、副作用を引き起こす可能性がある。
そのため、新生児ICUの医療従事者を支援するために、行動および生理的痛みの指標を用いた自動的方法が開発されている。
従来の接触に基づく生理的パラメータ推定法は、長期的なモニタリングや新型コロナウイルスなどの病気の拡散リスクの増大には適していない。
遠隔光胸腺造影法(rPPG)を用いて,非接触でパルス信号を推定し,新生児の痛み検出に使用する新しいアプローチを提案する。
皮膚の変形に影響を及ぼす領域(ROI)から得られた時間信号は, 品質が低下し, 誤ったrPPG信号が得られる可能性がある。
そこで, 肌の変形に最も影響しないROIから得られた時間信号を選択するために, 品質パラメータを組み込んだ。
さらに,ノイズの影響の少ないクリップに対応するrPPG信号を抽出するために,信号対雑音比を適合パラメータとして用いた。
実験的には、rPPGシグナルは新生児の痛みの検出に有用な情報であり、ブルーカラーチャネルから抽出した信号は他のカラーチャネルから抽出した信号よりも優れていた。
また、rPPGとオーディオ機能を組み合わせることで、個々のモダリティよりも優れた結果が得られることを示す。
関連論文リスト
- Reliability-Aware Weighted Multi-Scale Spatio-Temporal Maps for Heart Rate Monitoring [7.838207563346384]
環境騒音の抑制を通じて画素の信頼性をモデル化する,信頼性を考慮したマルチスーパービジョン時空間マップ(WMST)を提案する。
また、生理情報をフィルタリングしながら、動きや構造を詳細に保持する新たなハイハイウェーブレットマップも導入した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-27T07:58:34Z) - SkinMap: Weighted Full-Body Skin Segmentation for Robust Remote Photoplethysmography [0.0]
抽出信号の品質を高めるために皮膚領域を優先する新しい皮膚分割技術を導入する。
我々のモデルは、公開されているデータセットに基づいて評価され、現実世界の状況をよりよく表現するために、SynC-rと呼ばれる新しいデータセットも提示する。
さらに,多様な皮膚のトーンを検出する上で高い精度を示し,本手法が現実の応用に有望な選択肢であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-06T19:05:55Z) - Recovering Pulse Waves from Video Using Deep Unrolling and Deep Equilibrium Models [45.94962431110573]
カメラによるバイタルサインのモニタリング、つまりイメージング光胸腺撮影(i)は、運転監視、情動コンピューティングなどに応用されている。
本稿では,逆問題における信号処理と深層学習を組み合わせた手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T16:11:21Z) - KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate from a Smartwatch [3.329222353111594]
本稿では,適応線形フィルタリング,深層確率推論,データ拡張による知識情報の統合型ディープラーニングモデルを提案する。
以上の結果から,先行知識を深層学習モデルに組み込むことにより,心拍追跡の大幅な改善が示された。
このアプローチは、ディープラーニングモデルに既存のエキスパート知識を取り入れることで、様々なバイオメディカル応用の強化を約束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:56:09Z) - A marker-less human motion analysis system for motion-based biomarker
discovery in knee disorders [60.99112047564336]
NHSは低リスクの全ての患者に会うのが難しくなっているが、これはOA患者に限らない。
膝関節疾患の診断と治療経過のモニタリングのためのバイオマーカー自動同定法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:47:42Z) - The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical
images [62.0532151156057]
病理脳病変は脳画像に多彩な外観を示す。
正規データのみを用いた教師なし異常検出手法が提案されている。
空間分解能の最適化と雑音の大きさの最適化により,異なるモデル学習体制の性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:39:38Z) - WPPG Net: A Non-contact Video Based Heart Rate Extraction Network
Framework with Compatible Training Capability [21.33542693986985]
顔の皮膚には、リモートフォトプレシー(r)信号と呼ばれる微妙な色の変化があり、そこから被験者の心拍数を抽出できる。
近年,r信号抽出に関する多くの深層学習手法と関連するデータセットが提案されている。
しかしながら,BVP信号などのラベル波は,我々の体内を流れる時間と他の要因により,実際のr信号に不確実な遅延がある。
本稿では、r信号とラベル波のリズムと周期性に関する共通特性を解析することにより、これらのネットワークを包み、トレーニング時に効率を保ち続けるためのトレーニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T19:52:30Z) - Depression Recognition using Remote Photoplethysmography from Facial
Videos [0.3867363075280544]
うつ病は個人の健康に有害な精神疾患である。
本研究は、異なるうつ状態が血液量脈(BVP)と心拍変動(HRV)に顕著な影響を及ぼすかどうかを観察するために生理的信号を分析する。
視覚情報に基づいて顔映像から直接抽出する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-09T10:23:49Z) - Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。
医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。
BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:41:17Z) - On Signal-to-Noise Ratio Issues in Variational Inference for Deep
Gaussian Processes [55.62520135103578]
重み付き変分推論を用いたDGP(Deep Gaussian Processs)の訓練で用いられる勾配推定は,信号-雑音比(SNR)問題の影響を受けやすいことを示す。
DGPモデルの予測性能が一貫した改善につながることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-01T14:38:02Z) - Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature
Disentangling [121.50704279659253]
非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。
次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。
歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:39:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。