English(EN) ReMiX-MAE: Learning Missing-Channel Cross-Modal Representations from RGB-Only Clinical Facial Videos for Sympathetic-Mediated Pain Assessment

新框架从RGB面部视频中学习疼痛线索，即使缺少热成像/深度数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-04 04:00

研究人员开发了ReMiX-MAE，一个自监督多模态掩码预训练框架，旨在从同步的RGB、热成像和深度视频中学习面部表示。该框架专门设计用于应对缺失模态的鲁棒性，允许仅使用RGB数据进行部署。为了支持这项研究，收集了一个名为交感神经介导疼痛（SMP）的新数据集，其中包含治疗前后配对的记录。评估表明，ReMiX-MAE在数据有限的临床场景中优于仅RGB的基线，并且在外部数据集上表现出更好的可迁移性。 AI

影响通过利用易于获取的RGB面部视频，在临床环境中实现更鲁棒、数据更高效的疼痛评估。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Nan Bi, Taoyue Wang, Lijun Yin, Vandana Sharma · 2026-08-04 04:00

ReMiX-MAE：从仅RGB的临床面部视频中学习缺失通道的跨模态表示，用于评估交感神经介导的疼痛

arXiv:2608.02561v1 Announce Type: new Abstract: Automated pain assessment in real clinics is limited by scarce clinically grounded facial video data with weak labels (often sequence-level self-report) and by the fact that pain cues can be subtle or near-neutral in RGB, while ther…

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ReMiX-MAE：从仅RGB的临床面部视频中学习缺失通道的跨模态表示，用于评估交感神经介导的疼痛

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