Intelligent DRL-Based Adaptive Region of Interest for Delay-sensitive Telemedicine Applications

📄 arXiv: 2310.05099v1 📥 PDF

作者: Abdulrahman Soliman, Amr Mohamed, Elias Yaacoub, Nikhil V. Navkar, Aiman Erbad

分类: cs.AI, cs.MM

发布日期: 2023-10-08

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出基于智能深度强化学习的自适应ROI以解决远程医疗延迟问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 自适应ROI 远程医疗 视频流传输 延迟优化 结构相似性指数 数据压缩

📋 核心要点

  1. 现有远程医疗应用在视频流传输中存在延迟问题，影响用户体验和医疗效果。
  2. 本文提出的DRL模型通过动态调整ROI和非ROI区域的质量，优化数据传输效率。
  3. 实验结果表明，该模型在降低延迟方面表现出色，延迟减少了13%，整体视频质量保持良好。

📝 摘要（中文）

远程医疗应用在COVID-19疫情后获得了显著关注，尽管互联网速度有所提升，但视频流延迟仍是一个挑战。本文提出了一种智能深度强化学习（DRL）模型，能够根据估计的吞吐量智能调整感兴趣区域（ROI）大小和非ROI区域的质量。通过延迟和结构相似性指数（SSIM）进行评估，结果显示该模型能够将延迟降低13%，并保持整体质量在可接受范围内。这一发现为远程医疗应用提供了重要的改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决远程医疗应用中视频流传输的延迟问题。现有方法在处理视频数据时，往往无法有效平衡数据大小和传输质量，导致延迟过高。

核心思路：论文提出了一种基于深度强化学习的模型，能够根据网络条件动态调整感兴趣区域（ROI）的大小和非ROI区域的质量，以优化视频传输的效率和质量。

技术框架：该模型的整体架构包括数据输入模块、DRL决策模块和视频输出模块。数据输入模块负责接收视频流和网络状态信息，DRL决策模块根据当前网络条件调整ROI和非ROI区域的设置，视频输出模块则负责将处理后的视频流传输给用户。

关键创新：本研究的主要创新在于将深度强化学习应用于ROI自适应调整，能够实时响应网络变化，显著提升视频传输的效率和质量。这一方法与传统的静态ROI设置有本质区别。

关键设计：模型中使用了特定的损失函数来平衡延迟和视频质量，网络结构采用了卷积神经网络（CNN）来处理视频数据，参数设置方面则根据不同的网络条件进行了优化。具体的参数和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的DRL模型在延迟方面表现优异，成功将延迟降低了13%。同时，整体视频质量通过结构相似性指数（SSIM）评估，保持在可接受范围内，显著提升了远程医疗应用的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括远程医疗、在线教育和虚拟会议等需要实时视频传输的场景。通过降低延迟和优化视频质量，能够提升用户体验，促进远程医疗技术的普及和应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Telemedicine applications have recently received substantial potential and interest, especially after the COVID-19 pandemic. Remote experience will help people get their complex surgery done or transfer knowledge to local surgeons, without the need to travel abroad. Even with breakthrough improvements in internet speeds, the delay in video streaming is still a hurdle in telemedicine applications. This imposes using image compression and region of interest (ROI) techniques to reduce the data size and transmission needs. This paper proposes a Deep Reinforcement Learning (DRL) model that intelligently adapts the ROI size and non-ROI quality depending on the estimated throughput. The delay and structural similarity index measure (SSIM) comparison are used to assess the DRL model. The comparison findings and the practical application reveal that DRL is capable of reducing the delay by 13% and keeping the overall quality in an acceptable range. Since the latency has been significantly reduced, these findings are a valuable enhancement to telemedicine applications.