基于骨架的动作分析用于 ADHD 诊断
计算机视觉与模式识别
2023-04-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种全球常见的神经行为障碍。尽管大量研究聚焦于 ADHD 诊断的机器学习方法，多数研究依赖高成本设备，例如 MRI 机器与 EEG 贴片。因此，基于 ADHD 动作特征的低成本诊断方法备受期待。基于骨架的动作识别因其聚焦动作的本质与鲁棒性而受到关注。本工作中，我们提出一种新颖的 ADHD 诊断系统，采用基于骨架的动作识别框架，利用真实多模态 ADHD 数据集与最先进的检测算法。相比传统方法，所提方法展现出成本效益与显著的性能提升，使其更易于用于广泛的 ADHD 初步诊断。通过实验结果，所提方法在准确率与 AUC 上优于传统方法。同时，我们的方法广泛适用于大规模筛查。
引用
@article{arxiv.2304.09751,
title = {Skeleton-based action analysis for ADHD diagnosis},
author = {Yichun Li and Yi Li and Rajesh Nair and Syed Mohsen Naqvi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09751},
year = {2023}
}