深層学習とオプティカルフローを用いた臨床作業負荷と患者活動の推定【JST・京大機械翻訳】

Nguyen-Duc Thanh; Chan Peter Y; Tay Andrew; Chen David; Nguyen John Tan; Lyall Jessica; De Freitas Maria

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214454298440 整理番号：22P0287360

深層学習とオプティカルフローを用いた臨床作業負荷と患者活動の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Clinical Workload and Patient Activity using Deep Learning and Optical Flow

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発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

熱画像を用いた非接触モニタリングは,COVID-19パンデミック中の発熱と感染を検出するために,最近,病院における患者の悪化をモニターするためにますます提案されている。本レターでは,著者らは,患者運動を推定し,類似の技術的セットアップを用いて臨床作業負荷を観察する新しい方法を提案するが,オープンソースオブジェクト検出アルゴリズム(YOLOv4)と光学フローを組み合わせた。患者の運動推定は,患者の攪拌と鎮静を近似するために使用されたが,労働者の動きは介護者の作業負荷の代用として使用された。集中治療室で記録された患者のビデオから32000フレームを,臨床労働者により記録された臨床攪拌スコアと比較して,性能を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 神経系疾患の治療一般 , リハビリテーション

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