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Enregistrement W4377966199 · doi:10.1002/aisy.202200345

Recent Progress of Optical Imaging Approaches for Noncontact Physiological Signal Measurement: A Review

2023· review· en· W4377966199 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Intelligent Systems · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilDirectorate for Biological SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaBritish Heart FoundationYoung Scientists FundHope Foundation
Mots-clésHyperspectral imagingOptical imagingComputer scienceSIGNAL (programming language)Signal processingMedical imagingComputer visionArtificial intelligenceOpticsTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, optical imaging techniques have gained wide recognition for the measurement of vital signals, such as heart rate, respiratory rate, oxygen saturation, and blood pressure, which are crucial indicators for evaluating human health conditions in clinical examinations. There is a wide range of optical imaging methods for remote physiological signal monitoring, including RGB imaging, thermal imaging, hyperspectral imaging, depth imaging, and multimodal imaging, which provide spatial information compared to other noncontact measurement approaches, thereby allowing extensive applications in this area. In this survey, some fundamental knowledge about optical imaging methods for vital signal measurement is reviewed, including principles of various optical imaging techniques, processing methods for data analysis, discussion on advantages and disadvantages, application summary, and future prospects. This is a comprehensive overview of the noncontact physiological signal measurement of optical imaging approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,116 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle