Synthetic Thermal and RGB Videos for Automatic Pain Assessment utilizing a Vision-MLP Architecture

📄 arXiv: 2407.19811v1 📥 PDF

作者: Stefanos Gkikas, Manolis Tsiknakis

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-07-29

期刊: 2024 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW)

DOI: 10.1109/ACIIW63320.2024.00006

💡 一句话要点

提出基于GAN合成热成像视频的Vision-MLP疼痛自动评估方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 疼痛评估 生成对抗网络 热成像视频 Vision-MLP Transformer 多模态融合 合成数据

📋 核心要点

  1. 现有疼痛评估方法依赖人工观察或侵入式设备，效率低且主观性强，难以实现连续监测。
  2. 利用GAN生成合成热成像视频，结合RGB视频，通过Vision-MLP和Transformer进行多模态疼痛识别。
  3. 在BioVid数据库上的实验表明，合成热成像视频能够有效提升疼痛识别性能，具有潜在应用价值。

📝 摘要（中文）

疼痛评估对于制定最佳疼痛管理方案至关重要，旨在减轻患者痛苦并防止功能衰退。因此，可靠且准确的自动疼痛评估系统对于持续有效的患者监测至关重要。本研究提出了一种利用生成对抗网络（GAN）生成的合成热成像视频，并将其集成到疼痛识别流程中，评估其有效性。该框架由Vision-MLP和基于Transformer的模块组成，在单模态和多模态设置中采用RGB和合成热成像视频。在BioVid数据库的面部视频上进行的实验证明了合成热成像视频的有效性，并强调了其潜在优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动疼痛评估问题，现有方法依赖于人工观察或侵入式设备，存在主观性强、效率低、难以连续监测等问题。利用热成像可以反映人体生理变化，但真实热成像数据获取成本高昂，限制了其应用。

核心思路：论文的核心思路是利用生成对抗网络（GAN）生成合成热成像视频，以克服真实热成像数据不足的问题。通过将合成热成像视频与RGB视频结合，利用多模态信息提升疼痛评估的准确性和鲁棒性。这样既避免了昂贵的数据采集成本，又充分利用了热成像的生理信息。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) GAN模块，用于生成合成热成像视频；2) Vision-MLP模块，用于提取RGB和合成热成像视频的特征；3) Transformer模块，用于融合多模态特征并进行疼痛程度预测。首先，GAN将RGB视频转换为对应的热成像视频。然后，Vision-MLP分别处理RGB和合成热成像视频，提取各自的特征表示。最后，Transformer模块将两种模态的特征进行融合，并输出疼痛程度的预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于利用GAN生成合成热成像视频，并将其应用于自动疼痛评估。这是一种低成本、高效的数据增强方法，可以有效解决真实热成像数据不足的问题。此外，论文还探索了Vision-MLP和Transformer在多模态疼痛评估中的应用，并取得了良好的效果。

关键设计：GAN的具体结构未知，Vision-MLP的具体参数设置也未知。Transformer模块可能采用了标准的Transformer编码器结构，损失函数可能采用了交叉熵损失或均方误差损失。论文中可能对RGB和热成像视频进行了预处理，例如人脸对齐、归一化等。具体的技术细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用合成热成像视频可以有效提升疼痛识别的准确性。具体提升幅度未知，需要查阅论文原文。该方法在BioVid数据库上进行了验证，并与基线方法进行了比较，证明了其有效性。合成热成像视频的引入，为疼痛评估提供了新的数据来源，具有重要的研究意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能医疗、远程健康监测等领域。通过自动疼痛评估系统，医生可以更准确地了解患者的疼痛程度，制定个性化的治疗方案。此外，该系统还可以用于术后疼痛管理、慢性疼痛患者的日常监测，提高患者的生活质量。未来，该技术有望集成到可穿戴设备中，实现实时、无创的疼痛监测。

📄 摘要（原文）

Pain assessment is essential in developing optimal pain management protocols to alleviate suffering and prevent functional decline in patients. Consequently, reliable and accurate automatic pain assessment systems are essential for continuous and effective patient monitoring. This study presents synthetic thermal videos generated by Generative Adversarial Networks integrated into the pain recognition pipeline and evaluates their efficacy. A framework consisting of a Vision-MLP and a Transformer-based module is utilized, employing RGB and synthetic thermal videos in unimodal and multimodal settings. Experiments conducted on facial videos from the BioVid database demonstrate the effectiveness of synthetic thermal videos and underline the potential advantages of it.