近日，自動(dòng)化學(xué)院“人機(jī)混合智能與智慧健康研究中心”以杭州電子科技大學(xué)為第一單位在人工智能國(guó)際知名期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（TCSVT）上發(fā)表了文章《Auxiliary Label Classification based Multi-label Limb Movement Recognition of Preterm Infant》。本文第一作者為研究中心2021級(jí)研究生雷洪亮，通訊作者為王天磊老師和曹九穩(wěn)教授。IEEE TCSVT 目前為中科院1區(qū)Top期刊，最新影響因子為8.4，期刊范圍主要為圖像/視頻獲取和學(xué)習(xí)理解。

新生兒重癥監(jiān)護(hù)室（NICU）中早產(chǎn)兒的肢體運(yùn)動(dòng)識(shí)別（PI-LMR）對(duì)于嬰兒健康監(jiān)測(cè)非常重要。然而，智能PI-LMR卻很少受到關(guān)注，由于早產(chǎn)兒肢體運(yùn)動(dòng)之間的相關(guān)性較弱，各種肢體運(yùn)動(dòng)組合和不平衡的數(shù)據(jù)分布是 PI-LMR 的主要挑戰(zhàn)。為了解決這些問(wèn)題，本文提出了一種具有雙分支結(jié)構(gòu)和多標(biāo)簽融合損失的新型多標(biāo)簽肢體運(yùn)動(dòng)識(shí)別（MLLMR）算法。通過(guò)多標(biāo)簽學(xué)習(xí)，可以將各種運(yùn)動(dòng)分解為肢體組合。特別是提出了由二元交叉熵（BCE）和成對(duì)排序損失（PRL）組成的多標(biāo)簽融合損失，以同時(shí)優(yōu)化真實(shí)標(biāo)簽的概率以及正負(fù)標(biāo)簽之間的排序。為解決標(biāo)簽分布不平衡的問(wèn)題，進(jìn)一步開發(fā)了加權(quán)融合損失。隨后，構(gòu)建了零肢體、單肢體和多肢體運(yùn)動(dòng)分類的輔助任務(wù)，以約束主任務(wù)的特征空間，從而更好地進(jìn)行多標(biāo)簽學(xué)習(xí)。并在嘉興市婦幼保健院的真實(shí)臨床早產(chǎn)兒視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了所提算法的有效性。

圖：網(wǎng)絡(luò)框架圖

人機(jī)混合智能與智慧健康研究中心隸屬于杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，依托于浙江省機(jī)器學(xué)習(xí)與智慧健康國(guó)際合作基地，主要研究方向包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、場(chǎng)景文字識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。研究中心現(xiàn)有在職教師11名，其中包含6位教授、2位副教授、3位講師，碩博生60余名。負(fù)責(zé)人曹九穩(wěn)教授是浙江省機(jī)器學(xué)習(xí)與智慧健康國(guó)際合作基地中心主任。研究中心有多位國(guó)家級(jí)和省級(jí)人才，與法國(guó)巴黎大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、加拿大溫莎大學(xué)、德國(guó)伍伯塔爾大學(xué)、澳門大學(xué)、復(fù)旦華山醫(yī)院、浙江省兒保醫(yī)院、浙二醫(yī)院等長(zhǎng)期保持科研合作；研究中心學(xué)生多次赴法國(guó)、加拿大等交流學(xué)習(xí)，畢業(yè)生多就職于華為、字節(jié)跳動(dòng)、?？低暤葒?guó)內(nèi)知名企業(yè)。

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