Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Криптонит, Телемедицина, Искусственный интеллект, Алгоритмы, Здоровье

Российская ИТ-компания «Криптонит» продолжает развивать технологии дистанционного мониторинга показателей жизнедеятельности человека. В своей новой работе специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Алексей Протопопов представил бесконтактный метод определения частоты дыхательных движений (ЧДД) с высокой точностью. В этом методе применяется обычная веб-камера и алгоритм, использующий нейросеть на одном из этапов обработки видеосигнала. 

Традиционные способы измерения частоты дыхания требуют физического контакта с пациентом. Например, для этого применяют нагрудный ремень или датчики у носа. Это не всегда удобно, особенно когда важны скорость или свобода движений. Существующие бесконтактные подходы либо работают исключительно в идеальных условиях, либо дают значительную погрешность — до 13%, что вызвано недостаточной способностью отфильтровывать естественные движения человека. 

Метод Алексея Протопопова решает эту проблему. В его основе лежит сегментация изображения тела нейросетью и продвинутая фильтрация помех.  Метод протестировали на видеозаписях 14 добровольцев: 8 мужчин и 6 женщин в возрасте от 20 до 65 лет. Общая продолжительность записей превысила 2,5 часа. 

Принцип работы

В основе метода лежит анализ естественного смещения грудной клетки при вдохе и выдохе. Главная сложность — выделить именно дыхательные движения на фоне другой физической активности: разговора, жестов, поворотов и смены позы. 

Для решения этой задачи в предложенном методе нейронная сеть MediaPipe выделяет на каждом кадре области груди и живота. Тем самым она создаёт «маску» для анализа изображения. Этот этап называется «сегментация». Он самый ресурсоёмкий и занимает более 90% времени обработки. Сегментация позволяет алгоритму самостоятельно определять часть кадра, по которой нужно проводить измерения, поэтому смена позы почти не влияет на результат. 

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro