一种基于云存储转发的遥测系统用于通过视频记录分析自动评估神经疾病中构音障碍演变
人工智能
2023-09-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
背景与目标：患有神经疾病的患者可能发展构音障碍，一种影响言语执行的运动性言语障碍。密切且定量的构音障碍演变监测对于使临床医生能够及时实施患者管理策略并在恢复、补偿或调整方面最大化沟通功能的有效性和效率至关重要。在口面结构和功能的临床评估中，在静息状态或言语和非言语运动期间，通常通过视觉观察进行定性评估。方法：为克服定性评估的局限性，本工作提出了一种存储转发自助遥测系统，其云架构中集成了一个卷积神经网络（CNN）用于分析由构音障碍个体采集的视频记录。该架构称为 facial landmark Mask RCNN，旨在定位面部标志点，作为评估与言语相关的口面功能和检查神经疾病中构音障碍演变的先验。结果：在 Toronto NeuroFace 数据集（一个来自肌萎缩侧索硬化症（ALS）和中风患者的公开标注视频记录数据集）上测试时，所提出的 CNN 在定位面部标志点上实现了 1.79 的归一化平均误差。我们还在 11 名球部起病 ALS 受试者的真实场景中测试了我们的系统，在面部标志点位置估计方面获得了有前景的结果。讨论与结论：这项初步研究是朝着使用远程工具支持临床医生监测构音障碍演变的相关一步。
引用
@article{arxiv.2309.09038,
title = {A store-and-forward cloud-based telemonitoring system for automatic assessing dysarthria evolution in neurological diseases from video-recording analysis},
author = {Lucia Migliorelli and Daniele Berardini and Kevin Cela and Michela Coccia and Laura Villani and Emanuele Frontoni and Sara Moccia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09038},
year = {2023}
}