Towards Child-Inclusive Clinical Video Understanding for Autism Spectrum Disorder
作者: Aditya Kommineni, Digbalay Bose, Tiantian Feng, So Hyun Kim, Helen Tager-Flusberg, Somer Bishop, Catherine Lord, Sudarsana Kadiri, Shrikanth Narayanan
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-09-20
备注: 5 pages, 2 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出基于多模态融合的自闭症儿童临床视频理解方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自闭症谱系障碍 临床视频理解 多模态融合 大型语言模型 活动识别
📋 核心要点
- 人工分析自闭症儿童临床视频耗时且需专业知识，现有方法难以有效捕捉复杂互动行为。
- 利用大型语言模型作为推理代理，融合语音、视频和文本多模态信息，提升分析准确性。
- 实验表明，该多模态方法优于单模态方法，在活动识别和异常行为检测任务上表现更佳。
📝 摘要（中文）
本研究针对自闭症谱系障碍（ASD）的临床视频，这些视频通常是儿童与照护者/临床专业人员之间的长时间互动，包含复杂的言语和非言语行为。对这些视频进行客观分析可以为临床医生和研究人员提供关于自闭症儿童行为的细致见解。手动标注这些视频既耗时又需要高度的领域专业知识。因此，计算化地捕捉这些互动能够辅助人工，并支持诊断过程。本文探讨了使用语音、视频和文本三种模态的基础模型来分析以儿童为中心的互动会话。我们提出了一种统一的方法，通过使用大型语言模型作为推理代理来组合多种模态。我们在两个具有不同信息粒度的任务上评估了其性能：活动识别和异常行为检测。结果表明，所提出的多模态管道能够克服特定模态的局限性，并提高临床视频分析的性能。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决自闭症谱系障碍（ASD）临床视频分析的问题。现有方法主要依赖人工标注，耗时耗力且主观性强。此外，单模态方法难以充分捕捉视频中儿童复杂的言语和非言语行为，导致分析结果不够准确和全面。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为推理代理，融合来自语音、视频和文本的多模态信息。通过LLM的强大推理能力，可以更好地理解儿童的行为模式，从而提高临床视频分析的准确性和效率。这种方法旨在克服单模态方法的局限性，并减少对人工标注的依赖。
技术框架：该方法的技术框架包含以下几个主要模块：1) 多模态特征提取：使用预训练的基础模型（例如，用于语音的ASR模型，用于视频的视觉模型，用于文本的NLP模型）从临床视频中提取语音、视频和文本特征。2) 特征融合：将提取的多模态特征输入到大型语言模型（LLM）中。LLM作为推理代理，负责整合不同模态的信息。3) 任务预测：LLM根据融合后的多模态信息，执行活动识别和异常行为检测等任务。4) 评估：使用标准评估指标评估模型在不同任务上的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于大型语言模型的多模态融合方法，用于自闭症儿童临床视频分析。2) 将大型语言模型作为推理代理，有效整合了语音、视频和文本等多模态信息。3) 验证了该方法在活动识别和异常行为检测任务上的有效性，并证明其优于单模态方法。
关键设计：论文中关于关键设计的细节描述较少，具体参数设置、损失函数和网络结构等信息未知。但可以推测，LLM的选择和微调、多模态特征的对齐和融合策略、以及针对特定任务的prompt设计是关键的技术细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的多模态方法在活动识别和异常行为检测任务上均优于单模态方法。具体性能提升数据未知，但论文强调了多模态融合能够克服特定模态的局限性，从而提高临床视频分析的整体性能。该研究为自闭症儿童临床视频的自动分析提供了一种有效的新思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自闭症谱系障碍的辅助诊断、行为评估和干预效果评估。通过自动分析临床视频，可以减轻临床医生和研究人员的工作负担，提高诊断效率和准确性。未来，该技术有望推广到其他儿童行为分析领域，例如早期发展评估和特殊教育。
📄 摘要（原文）
Clinical videos in the context of Autism Spectrum Disorder are often long-form interactions between children and caregivers/clinical professionals, encompassing complex verbal and non-verbal behaviors. Objective analyses of these videos could provide clinicians and researchers with nuanced insights into the behavior of children with Autism Spectrum Disorder. Manually coding these videos is a time-consuming task and requires a high level of domain expertise. Hence, the ability to capture these interactions computationally can augment the manual effort and enable supporting the diagnostic procedure. In this work, we investigate the use of foundation models across three modalities: speech, video, and text, to analyse child-focused interaction sessions. We propose a unified methodology to combine multiple modalities by using large language models as reasoning agents. We evaluate their performance on two tasks with different information granularity: activity recognition and abnormal behavior detection. We find that the proposed multimodal pipeline provides robustness to modality-specific limitations and improves performance on the clinical video analysis compared to unimodal settings.