使用自拍-视频自动识别面部滴答
IEEE journal of biomedical and health informatics
|October 30, 2024
概括
这项研究开发了一种客观的智能手机工具,可以自动检测患有滴答障碍的儿童和青少年的面部运动滴答. 人工智能模型的准确度超过90%,为持续的ICT评估提供了一个有前途的方法.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
背景情况:
- 滴疾病呈现出不同的症状,使临床评估复杂化.
- 目前的ICT评估依赖于主观的,不频繁的问卷.
- 需要客观,持续地监测的表达.
研究的目的:
- 开发一种自动化的客观方法来测量面部运动特征.
- 利用智能手机技术在自然环境中进行tic评估.
- 改善提克障碍的诊断,监测和治疗评估.
主要方法:
- 一个定制的智能手机应用程序记录了参与者的自拍视频.
- 面部地标被用来从视频段中提取与滴滴相关的特征.
- 深度神经网络分析了空间和时间特征,用于提克分类.
主要成果:
- 开发的模型在所有科目中实现了95%的平均准确性.
- 交叉验证方案 (离开一个会议,离开一个主题) 的准确度超过了90%.
- 该系统在识别tic表达式方面表现出了强大的性能.
结论:
- 这种自动标识系统提供了一种有价值的客观临床工具.
- 它有助于诊断,患者随访和治疗疗效评估.
- 与智能手机技术的整合可以改变临床研究和干预开发.
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