Open video data sharing in developmental science and clinical practice.
Open video data sharing in developmental science and clinical practice.
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发展科学和临床实践中的开放视频数据共享。
DOI：
10.1016/j.isci.2023.106348
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发表时间：
2023-04-21
期刊：
影响因子：
5.8
通讯作者：
Zhang, Dajie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marschik, Peter B.;Kulvicius, Tomas;Fluegge, Sarah;Widmann, Claudius;Nielsen-Saines, Karin;Schulte-Ruether, Martin;Huening, Britta;Boelte, Sven;Poustka, Luise;Sigafoos, Jeff;Woergoetter, Florentin;Einspieler, Chirsta;Zhang, Dajie
在行为研究和临床实践中，由于保密性的伦理问题，视频数据很少在网站之间共享或汇集，尽管共享大规模数据集的需求仍然在增加。当涉及到数据量大的基于计算机的方法时，这种需求甚至更加迫切。为了在遵守隐私保护规则的同时共享数据，出现了一个关键问题，即数据去识别化的努力是否会降低数据效用？我们通过展示一种用于检测神经功能缺损的成熟的基于视频的诊断工具来解决这个问题。我们第一次证明，对于分析婴儿神经运动功能，面部模糊视频记录的模糊化是一种可行的方法。编辑并没有影响人类评估员或人工智能方法的分类准确性，这表明了一种用于共享行为视频数据的适当且易于应用的解决方案。我们的工作将鼓励更多创新的解决方案，将独立的视频数据集共享和合并到大型数据池中，以促进科学和公共卫生。面部模糊是共享运动视频数据的充分而有效的解决方案一般运动评估（GMA）可以可靠地对模糊婴儿面部的模糊化视频进行自动化GMA提供具有或不具有头部关键点的可比分类需要创新的解决方案来实现安全、公平和有效的视频数据共享儿科;诊断学;临床神经科学
In behavioral research and clinical practice video data has rarely been shared or pooled across sites due to ethical concerns of confidentiality, although the need of shared large-scaled datasets remains increasing. This demand is even more imperative when data-heavy computer-based approaches are involved. To share data while abiding by privacy protection rules, a critical question arises whether efforts at data de-identification reduce data utility? We addressed this question by showcasing an established and video-based diagnostic tool for detecting neurological deficits. We demonstrated for the first time that, for analyzing infant neuromotor functions, pseudonymization by face-blurring video recordings is a viable approach. The redaction did not affect classification accuracy for either human assessors or artificial intelligence methods, suggesting an adequate and easy-to-apply solution for sharing behavioral video data. Our work shall encourage more innovative solutions to share and merge stand-alone video datasets into large data pools to advance science and public health. Face-blurring is an adequate and efficient solution for sharing movement video data General movement assessment (GMA) can be reliably done on pseudonymized videos with blurred infant faces Automated GMA delivers comparable classifications with or without head key-points Innovative solutions are needed for safe, fair, and efficient video data sharing Pediatrics; Diagnostics; Clinical neuroscience
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DOI：
10.1177/2515245917746500
发表时间：
2018-03-01
影响因子：
13.6
作者：
Gilmore, Rick O.;Kennedy, Joy Lorenzo;Adolph, Karen E.
通讯作者：
Adolph, Karen E.
影响因子：
13.8
作者：
Danchev V;Min Y;Borghi J;Baiocchi M;Ioannidis JPA
通讯作者：
Ioannidis JPA
DOI：
10.1109/tpami.2020.2986496
发表时间：
2021-10-01
影响因子：
23.6
作者：
Grasshof, Stella;Ackermann, Hanno;Ostermann, Joern
通讯作者：
Ostermann, Joern
影响因子：
2.6
作者：
Krieber-Tomantschger, Magdalena;Pokorny, Florian B.;Korner, Christof
通讯作者：
Korner, Christof
影响因子：
13.8
作者：
Groos, Daniel;Adde, Lars;Aubert, Sindre;Boswell, Lynn;de Regnier, Raye-Ann;Fjortoft, Toril;Gaebler-Spira, Deborah;Haukeland, Andreas;Loennecken, Marianne;Msall, Michael;Moinichen, Unn Inger;Pascal, Aurelie;Peyton, Colleen;Ramampiaro, Heri;Schreiber, Michael D.;Silberg, Inger Elisabeth;Songstad, Nils Thomas;Thomas, Niranjan;Van den Broeck, Christine;Oberg, Gunn Kristin;Ihlen, Espen A. F.;Stoen, Ragnhild
通讯作者：
Stoen, Ragnhild