Vision-Based Freezing of Gait Detection With Anatomic Directed Graph Representation
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease significantly impacts the life quality of millions of people around the world. While freezing of gait (FoG) is one of the most common symptoms of the disease, it is time consuming and subjective to assess FoG for well-trained experts. Therefore, it is highly desirable to devise computer-aided FoG detection methods for the purpose of objective and time-efficient assessment. In this paper, in line with the gold standard of FoG clinical assessment, which requires video or direct observation, we propose one of the first vision-based methods for automatic FoG detection. To better characterize FoG patterns, instead of learning an overall representation of a video, we propose a novel architecture of graph convolution neural network and represent each video as a directed graph where FoG related candidate regions are the vertices. A weakly-supervised learning strategy and a weighted adjacency matrix estimation layer are proposed to eliminate the resource expensive data annotation required for fully supervised learning. As a result, the interference of visual information irrelevant to FoG, such as gait motion of supporting staff involved in clinical assessments, has been reduced to improve FoG detection performance by identifying the vertices contributing to FoG events. To further improve the performance, the global context of a clinical video is also considered and several fusion strategies with graph predictions are investigated. Experimental results on more than 100 videos collected from 45 patients during a clinical assessment demonstrated promising performance of our proposed method with an AUC of 0.887.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».