論文の概要: Tracking Is Not Sensing: Artifact-Aware Thermal Video Respiration Estimation in Head-Free Marmosets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33661v1
• Date: Sat, 24 Oct 2026 13:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.417842
• Title: Tracking Is Not Sensing: Artifact-Aware Thermal Video Respiration Estimation in Head-Free Marmosets
• Title（参考訳）: ヘッドレスマーモセットの人工的熱ビデオ呼吸推定
• Abstract要約: 連続的な生理的モニタリングは、神経科学と翻訳研究における行動、内部状態、神経活動のリンクに不可欠である。 一般的なマーモセットでは、呼吸速度は覚醒、ストレス、生理的調節の基本的な読み出しを提供する。 サーマルビデオは、鼻と口の周りの呼吸に関連する温度変化を捉えることで、接触しない代替手段を提供する。 ヘッドフリーのマーモセットでは、これらのキューは弱く、局所化され、頭部の動き、ポーズの変化、毛皮によって容易に破損する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.471840894001675
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Continuous physiological monitoring is essential for linking behavior, internal state, and neural activity in neuroscience and translational research. In common marmosets, a key nonhuman primate model for social neuroscience, respiratory rate provides a basic readout of arousal, stress, and physiological regulation. Contact sensors can provide accurate measurements, but they add preparation burden and may interfere with head-free behavioral protocols. Thermal video offers a noncontact alternative by capturing breathing-related temperature changes around the nose and mouth. However, in head-free marmosets, these cues are weak, localized, and easily corrupted by head motion, pose changes, and fur. Here we show that this setting exposes a broader challenge in video-based physiological sensing: visually reliable tracking does not necessarily imply physiologically valid measurement. Using synchronized thermal video and contact respiration recordings, we show that marmoset respiration is recoverable from thermal video but strongly ROI-sensitive. Under head-free motion, visually plausible nasal tracking can still produce traces inconsistent with contact respiration, demonstrating that tracking is not sensing. We therefore estimate respiratory rate from learned temporal signals extracted from thermal clips and introduce Selective Temporal Attenuation Regularization (STAR). STAR selectively attenuates high-motion thermal discontinuities through local temporal imputation during training, regularizing models toward respiration-consistent dynamics while leaving inference unchanged on raw video. Across multiple deep-learning backbones, STAR improves head-free estimation, reaching 2.23 bpm MAE compared with 20.76 bpm for tracked ROI analysis.
• Abstract（参考訳）: 連続的な生理的モニタリングは、神経科学と翻訳研究における行動、内部状態、神経活動のリンクに不可欠である。 一般的なマーモセットでは、社会神経科学において重要な非ヒト霊長類モデルであり、呼吸速度は覚醒、ストレス、生理的調節の基本的な読み出しを提供する。 接触センサーは正確な測定を行うことができるが、準備の負担を増し、ヘッドフリーの行動プロトコルに干渉する可能性がある。 サーマルビデオは、鼻と口の周りの呼吸に関連する温度変化を捉えることで、接触しない代替手段を提供する。 しかし、ヘッドフリーのマーモセットでは、これらのキューは弱く、局所化され、頭部の動き、ポーズの変化、毛皮によって容易に破損する。 ここでは、この設定が、映像ベースの生理的センシングにおいてより広範な課題を露呈していることを示し、視覚的信頼性のあるトラッキングは、必ずしも生理学的に有効な測定を示唆しない。 熱映像と接触呼吸記録の同期により, マーモセット呼吸は熱映像から回復可能であるが, ROI感受性は強い。 頭部自由運動下では、視覚的に可視な鼻の追跡は、接触呼吸と矛盾する痕跡を生じさせ、追跡が感知されていないことを示す。 熱クリップから抽出した学習時間信号から呼吸速度を推定し,STAR(Selective Temporal Attenuation Regularization)を導入する。 STARは、トレーニング中の局所的時間的インパクションにより、高運動熱不連続性を選択的に抑制し、生のビデオに推論が変わらないまま、呼吸に一貫性のあるダイナミックスに向けてモデルを規則化する。 複数のディープラーニングのバックボーン全体で、STARはヘッドフリー推定を改善し、2.23bpm MAEに到達し、追跡ROI分析では20.76bpmに到達した。

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