Notice bibliographique
Résumé
Vital signs are a set of commonly measured signals used internationally as a baseline in medicine and surgery and are one of the most accurate predictors of clinical and physiological deterioration.Despite the clear clinical importance of vital sign measurements, there is often missed or inadequate documentation of patient vital sign measurements.The development of unobtrusive, automated and continuous monitoring offers the potential to enhance the safety and quality of patient care.This thesis details a system that uses multiple modalities to capture data and data processing techniques to extract vital signal measurements and vital signal measurement abnormalities related to subject morbidities.This thesis focuses on the examination, testing and improvement upon a current visible light video processing technique intended to extract vital signal measurements, and expand it's use to thermal infrared video vital signal extraction.Three modalities were used to gather data from healthy adult subjects and older adult inhospital patients: thermal infrared cameras, visible light cameras and pressure sensitive mats.Subjects participated in several experimental procedures including video data capture of faces, hands and feet as well as in-bed pressure mat data capture.This data was subjected to several stages of data processing to extract vital signal measurements, which include pulse, respiration temperature and mobility measurements.Data segmentation using binary masks, level set method, and watershed method were used to identify regions of interest.An adaptive spatio-temporal video processing algorithm, the main thesis contribution, was used to extract vital signal measurements.The developed algorithm was assessed for its performance in vital signal estimation, as well its
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».