Using simulation to calibrate real data acquisition in veterinary medicine

要約

この論文では、特に犬の歩行分析に焦点を当て、獣医学におけるデータ収集と診断を強化するためのシミュレーション環境の革新的な使用法を検討します。
この研究では、Blender と Blenderproc ライブラリの機能を利用して、さまざまな解剖学的、環境、行動条件を反映する合成データセットを生成します。
グラフ形式で表され、最適な分析のために標準化された生成データは、正常な歩行と異常な歩行を識別するための機械学習アルゴリズムをトレーニングするために利用されます。
モデルの精度に対するカメラの視点の影響をさらに調査するために、カメラ角度の粒度が異なる 2 つの異なるデータセットが作成されます。
予備的な結果は、このシミュレーションベースのアプローチが、より正確なデータ取得とより効果的な機械学習モデルを可能にすることにより、獣医学診断を進歩させる可能性があることを示唆しています。
この研究は、合成患者データと実際の患者データを統合することにより、獣医学の全体的な有効性と効率を向上させるための強固な基盤を築きます。

要約(オリジナル)

This paper explores the innovative use of simulation environments to enhance data acquisition and diagnostics in veterinary medicine, focusing specifically on gait analysis in dogs. The study harnesses the power of Blender and the Blenderproc library to generate synthetic datasets that reflect diverse anatomical, environmental, and behavioral conditions. The generated data, represented in graph form and standardized for optimal analysis, is utilized to train machine learning algorithms for identifying normal and abnormal gaits. Two distinct datasets with varying degrees of camera angle granularity are created to further investigate the influence of camera perspective on model accuracy. Preliminary results suggest that this simulation-based approach holds promise for advancing veterinary diagnostics by enabling more precise data acquisition and more effective machine learning models. By integrating synthetic and real-world patient data, the study lays a robust foundation for improving overall effectiveness and efficiency in veterinary medicine.

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