Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 22 · № 6 · 2017 гру 29, 2017 Біомедичні прилади та системи

Безконтактний моніторинг параметрів вентиляційної функції легень за допомогою методу оптичного потоку

OB
Oleh Kostiantynovych Bodilovskyi Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Україна
Сторінки35-40 Опублікованогру 29, 2017
PDF
ТОМ 22 · № 6 · 2017 Переглянути випуск

Анотація

В статті запропоновано метод, що дозволяє отримати розширений набір параметрів вентиляційної функції легень при безконтактному моніторингу за допомогою відеокамери, зокрема тривалості вдиху та видиху під час аналізу потокового відео з верхньої частини тулуба людини. Дані параметри надають додаткові можливості лікарям для діагностики стану пацієнта під час безконтактного моніторингу. Розроблений метод було апробовано на відеозаписах з п’яти здорових добровольців. Значення середньої відносної похибки склали 9.7 відсотка для тривалості вдиху та 18.3 відсотка для тривалості видиху. Бібл. 11, рис. 4, табл. 1.

Ключові слова

#параметри дихання #оптичний потік #тривалість вдиху #тривалість видиху #моніторинг дихання за допомогою камери

Посилання

  1. K. R. Jones, "A respiration monitor for use with CT body scan-ning and other imaging techniques," The British Journal of Radiology, vol. 66, no. 655, p. 530–533, January 1982. DOI: 10.1259/0007-1285-55-655-530
  2. R. L. Ehman, M. T. McNamara, M. Pallack, H. Hricak and C. B. Higgins, "Magnetic resonance imaging with respiratory gating: techniques and advantages.," American journal of roentgenology, vol. 143, no. 6, p. 1175–1182, December 1984. DOI: 10.2214/ajr.143.6.1175
  3. T. Li, J. Geng and S. Li, "Automatic respiration tracking for radiotherapy using optical 3D camera," in Emerging Digital Micromirror Device Based Systems and Applications V, San Francisco, California, United States, 2013. DOI: 10.1117/12.2003202
  4. A. K. Abbas, K. Heimann, K. Jergus, T. Orlikowsky and S. Leonhardt, "Neonatal non-contact respiratory monitoring based on real-time infrared thermography," BioMedical Engineering OnLine, vol. 10, no. 1 (93), pp. 1-17, 20 October 2011. DOI: 10.1186/1475-925X-10-93
  5. H. Aoki and K. Koshiji, "Non-contact Respiration Monitoring Method for Screening Sleep Respiratory Disturbance Using Slit Light Pattern Projection," in World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, Berlin, Heidelberg, 2006. DOI: 10.1007/978-3-540-36841-0_158
  6. K. S. Tan, R. Saatchi, H. Elphick and D. Burke, "Real-time vision based respiration monitoring system," in 7th International Symposium on Communication Systems Networks and Digital Signal Processing, Newcastle upon Tyne, UK, 2010. URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/5580316/
  7. K. Nakajima, A. Osa and H. Miike, "A method for measuring respiration and physical activity in bed by optical flow analysis," in 19th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Chicago, IL, USA, USA, 1997. DOI: 10.1109/IEMBS.1997.758752
  8. I. Sato and M. Nakajima, "Non-contact Breath Motion Monitor ing System in Full Automation," in 27th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society, Shanghai, China, 2005. DOI: 10.1109/IEMBS.2005.1617220
  9. B. D. Lucas and T. Kanade, "An iterative image registration technique with an application to stereo vision," in 7th international joint conference on Artificial intelligence, Vancouver, BC, Canada, 1981. URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1623280
  10. B. K. P. Horn and B. G. Schunck, "Determining optical flow," Artificial Intelligence, vol. 17, no. 1-3, pp. 185-203, August 1981. DOI: 10.1016/0004-3702(81)90024-2
  11. S.-K. Liao and B.-Y. Liu, "An edge-based approach to improve optical flow algorithm," in 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering, Chengdu, China, 2010. DOI: 10.1109/ICACTE.2010.5579363
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Методи машинного навчання для дослідження сигналівзвуківлегенів

Anna Serhiivna Poreva, Valentyn Ihorovych Vaityshyn, Yevgeniy Serhiiovych Karplyuk

В статті розглянуто основні методи машинного навчання з метою застосування їх до задачі класифікації звуків легень. На основі бази звуків легень було отримано ряд…

#звуки легень #машинне навчання #класифікатор #метод опорних векторів
с. 41-47
10.20535/2523-4455.2017.22.6.108829

Стабілізація якості термограм шляхом усунення терморозфокусування

Vladyslav Valentynovych Shlykov, Valentyna Anatoliivna Danilova, Olena Oleksandrivna Nazarchuk

В даній статті розглянуто проблему розфокусування об’єктива термографа під дією впливу температури навколишнього середовища. Запропоновано усунення даної проблеми…

#термограф #об’єктив #терморозфокусування #пасивна атермалізація
с. 34-39
10.20535/2523-4455.2017.22.5.96287

Квазістатична ідентифікація структури затінення сонячних панелей за методом векторів кардинальних чисел

PhD, доц. Олена Олегівна Абакумова, д-р техн. наук, проф. Валерій Якович Жуйков, Микола О. Лук'янов

У статті розглянуто проблему ідентифікації структури затінення сонячних панелей. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю швидкої та адекватної реконфігурації…

#Сонячні панелі #Фотоелектрична поверхня #Моделювання структури тіней #Квазістатична ідентифікація
с. 362283.1-362283.7
10.20535/2523-4455.mea.362283

Схожі статті

1-10 з 136

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.