Reliability of Automatic Computer Vision-Based Assessment of Orofacial Kinematics for Telehealth Applications
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Telehealth/remote assessment using readily available 2D mobile cameras and deep learning-based analyses is rapidly becoming a viable option for detecting orofacial and speech impairments associated with neurological and neurodegenerative disease during telehealth practice. However, the psychometric properties (e.g., internal consistency and reliability) of kinematics obtained from these systems have not been established, which is a crucial next step before their clinical usability is established. Methods: Participants were assessed in lab using a 3 dimensional (3D)-capable camera and at home using a readily-available 2D camera in a tablet. Orofacial kinematics was estimated from videos using a deep facial landmark tracking model. Kinematic features quantified the clinically relevant constructs of velocity, range of motion, and lateralization. In lab, all participants performed the same oromotor task. At home, participants were split into two groups that each performed a variant of the in-lab task. We quantified within-assessment consistency (Cronbach's α), reliability (intraclass correlation coefficient [ICC]), and fitted linear mixed-effects models to at-home data to capture individual-/task-dependent longitudinal trajectories. Results: Both in lab and at home, Cronbach's α was typically high (>0.80) and ICCs were often good (>0.70). The linear mixed-effect models that best fit the longitudinal data were those that accounted for individual- or task-dependent effects. Discussion: Remotely gathered orofacial kinematics were as internally consistent and reliable as those gathered in a controlled laboratory setting using a high-performance 3D-capable camera and could additionally capture individual- or task-dependent changes over time. These results highlight the potential of remote assessment tools as digital biomarkers of disease status and progression and demonstrate their suitability for novel telehealth applications.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».