Graph-Based Denoising for Respiration and Heart Rate Estimation During Sleep in Thermal Video
Notice bibliographique
Résumé
Quality sleep is a basic human need for well-being, yet sleep deprivation has been a long-term global problem. A common type of sleep deprivation is obstrucive sleep apnea, where people repeatedly stop breathing during sleep with subsequent abnormal vital signs, namely, respiration rate and heart rate. While tremendous effort has been made for vital signs monitoring systems during sleep, existing works still lack portability for bulky and intrusive systems and reliability for consumer-level, nonintrusive systems. To bridge the gap between practicability and accuracy and facilitate Internet of Things for smart healthcare, in this article, we propose a vital signs estimation system during sleep via a thermal camera. The system first captures thermal image sequences of a sleeping subject and then processes the facial regions within the thermal images for vital signs signal extraction. Specifically, leveraging on the inherent graph structure among subregions of the facial area, we propose a graph-based, spatial–temporal signal denoising scheme. Experimental results show that the graph-based denoising scheme in our system effectively reduces the noise level introduced by cameras and subjects, and our proposed system outperforms state-of-the-art nonintrusive vital signs monitoring systems. Since the algorithm components in our system have relatively low time complexity and no model training is required, our system can be deployed efficiently at the edge devices in a smart home setting. The extracted vital signs can then be used for sleep abnormality detection and disease screening.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».