L-SFAN: Lightweight Spatially Focused Attention Network for Pain Behavior Detection
Notice bibliographique
Résumé
Chronic low back pain (CLBP) afflicts millions globally, significantly impacting individuals’ well-being and imposing economic burdens on healthcare systems. Detecting protective behavior is essential for effective chronic pain management, as it can help prevent pain aggravation and disability. To reduce this burden, we could leverage sensor information and AI techniques to facilitate at-home patient follow-ups. Precisely, by utilizing motion sensors and surface electromyography (sEMG) sensors, we can continuously monitor movement patterns and muscle activity. This article introduces lightweight spatially focused attention network (L-SFAN), a lightweight convolutional neural network (CNN) architecture that innovatively models both spatial and temporal dimensions of multivariate time series to detect protective behavior. L-SFAN uses 2D CNN to capture spatial patterns from the 2-D matrix formed by the multivariate time series and uses self-attention to capture long-range temporal dependencies. Temporal average pooling (TAP) is used to emphasize spatial patterns. On the EmoPain dataset, L-SFAN outperforms state-of-the-art methods while reducing the number of parameters up to 94%, making it lightweight and embedded systems friendly. The ablation study underscores the importance of jointly modeling spatial-temporal information. The competitive performance and efficiency of our proposed method demonstrate its practicality for accessible chronic pain monitoring.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».