Towards Depth-based Respiratory Rate Estimation with Arbitrary Camera Placement
Notice bibliographique
Résumé
Newborn patients in the neonatal intensive care unit (NICU) require continuous monitoring of vital signs. Non-contact patient monitoring is preferred in this setting, due to fragile condition of neonatal patients. Depth-based approaches for estimating the respiratory rate (RR) can operate effectively in conditions where an RGB-based method would typically fail, such as low-lighting or where a patient is covered with blankets. Many previously developed depth-based RR estimation techniques require careful camera placement with known geometry relative to the patient, or manual definition of a region of interest (ROI). We here present a framework for depth-based RR estimation where the camera position is arbitrary and the ROI is determined automatically and directly from the depth data. Camera placement is addressed through perspective transformation of the scene, which is accomplished by selecting a small number of registration points known to lie in the same plane. The chest ROI is determined automatically from examining the morphology of progressive depth slices in the corrected depth data. We demonstrate the effectiveness of this RR estimation pipeline using actual neonatal patient depth data collected from an RGB-D sensor. RR estimation accuracy is measured relative to gold standard RR captured from the bedside patient monitor. Perspective transformation is shown to be critical to effectively achieve automated ROI segmentation algorithm. Furthermore, the automated ROI segmentation algorithm is shown to improve both time- and frequency-domain based RR estimation accuracy. When combined, these pre-processing stages are shown to substantially improve the depth-based RR estimation pipeline, with a percentage of acceptable estimates (where the mean absolute error is less than 5 breaths per minute) increasing from 3.60% to 13.47% in the frequency domain and 6.12% to 8.97% in the time domain. Further development will focus on RR estimation from the perspective-corrected depth data and segmented ROI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».