Detection of Behaviors of Risk exhibited by People with Dementia with Privacy Protecting Videos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Behavioural symptoms of dementia present a significant risk within long‐term care homes, resulting in difficulties supporting residents and monitoring their safety due to limited staffing resources. Existing video surveillance infrastructure can be used to monitor and automatically detect clinically important behaviours that can put the residents at risk. An anomaly detection approach can be used to detect behaviours of risk from videos due to their infrequent and diverse nature. However, most existing video anomaly detection approaches focus on appearance‐based features, which can put the privacy of a person at risk and is also susceptible to pixel‐based noise. In this study, we explored different privacy‐protecting approaches and present a conditional average neighbour score method to detect behaviours of risks in videos from a dementia care unit. The conditional average neighbour score method considers that behaviours of risk in people with dementia are sometimes momentary, but often they persist over time. In this study, we used semantic segmentation masks approach to protect participants’ privacy by obscuring them in the video. The privacy‐protecting inputs were used to train a customized spatio‐temporal convolutional autoencoder and identify behaviours of risk as anomalies. The video was collected on a dementia care unit and composed of approximately 21 hours of training data (normal activities) and 9 hours of test data (normal activities and behaviours of risk events). In comparison to RGB input (0.822), we obtained an equivalent area under the receiver operating characteristic curve (AUC ROC) performance of 0.823 for the segmentation mask‐based privacy‐protecting approach. Further, using the conditional average neighbour score method, we improved the AUCROC performance to 0.83 for the segmentation mask‐based privacy‐protecting approach. The results signify that it is possible to use surveillance videos from a dementia care unit to detect behaviours of risk as anomalies, and that privacy protecting methods work as well as methods using the raw videos. This research paves the way to improve the quality of life of residents and reduce injuries in residential care homes, while respecting their privacy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».