AI 新研究可用手机检测中风:准确率达 82%,分析面部肌肉运动

来自皇家墨尔本大学(RMIT)生物医学工程师团和圣保罗州立大学的博士生 Guilherme Camargo de Oliveira 共同开发了一款基于 AI 的面部筛查工具,医护人员只需要借助智能手机,在几秒钟内就可以确定患者是否中风。▲ 博士生 Guilherme Camargo de Oliveira 与 RMIT 大学客座副教授 Nemuel Daniel Pah(画面中人物)展示了面部筛查工具该工具在检测中风方面的准确率达到了 82%,但不会取代中风的综合临床诊断测试,仅用于帮助更快地识别需要治疗的人。RM

来自皇家墨尔本大学(RMIT)生物医学工程师团和圣保罗州立大学的博士生 Guilherme Camargo de Oliveira 共同开发了一款基于 AI 的面部筛查工具,医护人员只需要借助智能手机,在几秒钟内就可以确定患者是否中风

博士生 Guilherme Camargo de Oliveira(右)与 RMIT 大学的访问副教授 Nemuel Daniel Pah 展示了面部筛查工具

▲ 博士生 Guilherme Camargo de Oliveira 与 RMIT 大学客座副教授 Nemuel Daniel Pah(画面中人物)展示了面部筛查工具

该工具在检测中风方面的准确率达到了 82%,但不会取代中风的综合临床诊断测试,仅用于帮助更快地识别需要治疗的人。RMIT 生物医学工程学院的 Kumar 教授表示,尽早发现中风并及时地治疗,可以显著提高恢复结果,降低长期残疾的风险。

该工具将 AI 与面部识别技术深度融合,通过分析面部对称性和特定的肌肉运动(称为动作单元)来检测中风。该工具使用的面部动作编码系统(FACS)最初于 1970 年代开发,通过面部肌肉的收缩或放松对面部运动进行分类,为分析面部表情提供了详细的框架。

团队成员 de Oliveira 表示,影响中风患者的关键参数之一是他们的面部肌肉通常会变成单侧运动,因此面部两侧的肌肉表现不同。该工具的核心在于检测面部在微笑时,其不对称性是否会有变化。该研究使用了 14 名中风后患者和 11 名健康对照者的面部表情检查视频。

该团队计划与医疗保健提供商合作,将该工具开发成一个手机应用,以便能够检测影响面部表情的其他神经系统疾病。

IT之家附论文原文网址:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260724001913

相关资讯

提前 0.9 秒预测,Emo 机器人问世:能同步模仿你的面部表情

名为 Emo 的仿人机器人近日问世,它会观察你的面部表情,然后可以镜像模仿你的面部表情,达到你笑它也笑的效果。人工智能(AI)目前快速发展,现在固然可以在很大程度上模仿人类语言,不过放在实体机器人中,互动往往会产生“恐怖谷理论”(Uncanny Valley),一个重要的原因是机器人无法复制复杂的非语言暗示和举止。纽约哥伦比亚大学的霍德・利普森(Hod Lipson)及其同事们创造了一个名为 Emo 的机器人,它利用人工智能模型和高分辨率摄像头预测人们的面部表情,并试图复制这些表情。它能在某人微笑前约 0.9 秒预

微软推出 VASA-1 AI 框架,可即时生成 512x512 40FPS 逼真对口型人像视频

据微软官方新闻稿,微软今天公布了一项图生视频的 VASA-1 框架,该 AI 框架只需使用一张真人肖像照片和一段个人语音音频,就能够生成精确逼真的对口型视频(生成念稿子的视频),据称在表情和头部动作方面特别自然。IT之家获悉,目前业界相关许多研究都集中在对口型上,而面部动态行为及头部运动情况通常被忽视,因此生成的面部也会显得僵硬、缺乏说服力且存在恐怖谷现象。而微软的 VASA-1 框架克服了以往面部生成技术的限制,研究人员利用了扩散 Transformer 模型,在整体面部动态和头部运动方面进行训练,该模型将所有可

AI 根据声音内容帮照片“对口型”,蚂蚁集团开源 EchoMimic 项目

蚂蚁集团 10 日开源了名为 EchoMimic 的新项目,其能够通过人像面部特征和音频来帮人物“对口型”,结合面部标志点和音频内容生成较为稳定、自然的视频。该项目具备较高的稳定性和自然度,通过融合音频和面部标志点(面部关键特征和结构,通常位于眼、鼻、嘴等位置)的特征,可生成更符合真实面部运动和表情变化的视频。其支持单独使用音频或面部标志点生成肖像视频,也支持将音频和人像照片相结合做出“对口型”一般的效果。据悉,其支持多语言(包含中文普通话、英语)及多风格,也可应对唱歌等场景。 AI在线附相关链接:项目地址: G