A Spatio-Temporal Attention-Based Model for Infant Movement Assessment From Videos

可解释性 人工智能 计算机科学 判别式 运动评估 脑瘫 计算机视觉 机器学习 模式识别(心理学) 物理医学与康复 心理学 神经科学 医学 运动技能
作者
Binh Nguyen-Thai,Vuong Le,Catherine Morgan,Nadia Badawi,Truyen Tran,Svetha Venkatesh
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:25 (10): 3911-3920 被引量:24
标识
DOI:10.1109/jbhi.2021.3077957
摘要

The absence or abnormality of fidgety movements of joints or limbs is strongly indicative of cerebral palsy in infants. Developing computer-based methods for assessing infant movements in videos is pivotal for improved cerebral palsy screening. Most existing methods use appearance-based features and are thus sensitive to strong but irrelevant signals caused by background clutter or a moving camera. Moreover, these features are computed over the whole frame, thus they measure gross whole body movements rather than specific joint/limb motion. Addressing these challenges, we develop and validate a new method for fidgety movement assessment from consumer-grade videos using human poses extracted from short clips. Human poses capture only relevant motion profiles of joints and limbs and are thus free from irrelevant appearance artifacts. The dynamics and coordination between joints are modeled using spatio-temporal graph convolutional networks. Frames and body parts that contain discriminative information about fidgety movements are selected through a spatio-temporal attention mechanism. We validate the proposed model on the cerebral palsy screening task using a real-life consumer-grade video dataset collected at an Australian hospital through the Cerebral Palsy Alliance, Australia. Our experiments show that the proposed method achieves the ROC-AUC score of 81.87%, significantly outperforming existing competing methods with better interpretability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
爱与感谢完成签到 ,获得积分10
1秒前
华仔应助大橙子采纳,获得10
2秒前
小帅完成签到,获得积分10
2秒前
man完成签到 ,获得积分10
3秒前
biofresh完成签到,获得积分10
5秒前
平凡完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
哈利波特完成签到,获得积分10
13秒前
菓小柒完成签到 ,获得积分10
13秒前
basil完成签到,获得积分10
14秒前
大橙子发布了新的文献求助10
14秒前
mammer应助超帅无色采纳,获得10
15秒前
helloworld完成签到,获得积分10
16秒前
海洋完成签到,获得积分10
16秒前
Hina完成签到,获得积分10
17秒前
ZH完成签到,获得积分10
20秒前
yyds完成签到,获得积分10
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
唯梦完成签到 ,获得积分10
24秒前
詹姆斯哈登完成签到,获得积分10
27秒前
李健应助名字不好起采纳,获得10
29秒前
万历完成签到,获得积分10
29秒前
29秒前
林卷卷完成签到,获得积分10
30秒前
大葱鸭发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
李健应助南山无梅落采纳,获得10
33秒前
37秒前
赘婿应助大橙子采纳,获得10
39秒前
46秒前
我是大学霸完成签到,获得积分10
47秒前
随风完成签到,获得积分0
47秒前
yi完成签到 ,获得积分10
48秒前
lin完成签到,获得积分10
49秒前
huahua完成签到 ,获得积分10
49秒前
大橙子发布了新的文献求助10
52秒前
小黑完成签到,获得积分10
55秒前
ZY完成签到 ,获得积分10
58秒前
阿士大夫完成签到,获得积分0
58秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022