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Enregistrement W7048865964

Mesure du rythme respiratoire sans contact

2014· other· fr· W7048865964 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural logarithmVery high frequencyStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une séance de téléréadaptation consiste à mettre en interaction une personne sous traitement dans son lieu de résidence avec un professionnel dans une clinique, via Internet, dans le but de mener à distance une consultation ou un traitement. Un exemple typique de séances de téléréadaptation implique la tenue d'exercices sur vélo stationnaire, accompagnés entre autres de la mesure de signes vitaux. Actuellement, le système utilisé par l'équipe de recherche en téléréadaptation de l'Université de Sherbrooke mesure seulement le rythme cardiaque ainsi que la saturation d'oxygène du patient. Pour que les cliniciens puissent avoir plus d'informations sur l'activité de la personne et donc pouvoir mieux adapter leurs consignes lors des séances, il faut que des informations supplémentaires soient ajoutées, telles que le rythme respiratoire, l'échelle de Borg, la vitesse et le niveau de résistance sélectionné lors de séances sur un vélo stationnaire. Ce projet de maîtrise porte sur une de ces mesures, soit celle du rythme respiratoire sans contact. La détection sans contact est moins gênante pour le patient, non biaisée et ne demande pas le port d'un capteur supplémentaire. L'objectif principal du projet est de développer une technique de mesure du rythme respiratoire sans contact utilisant une caméra thermique pan-tilt montée sur un trépied et placée devant le vélo stationnaire. Le système doit être capable de suivre la région bouche-nez d'une personne en temps réel lorsqu'elle est en mouvement grâce à un algorithme de suivi traitant une séquence d'images. La première étape a consisté à passer en revue les techniques envisageables pour mesurer le rythme respiratoire. Ensuite, il a été nécessaire de sélectionner une technique de mesure sans contact, de l'implémenter, de la rendre robuste aux mouvements, et de la tester en conditions réelles. Enfin, les performances du système développé ont été évaluées en comparant ce dernier avec une mesure provenant d'une ceinture respiratoire. Les résultats démontrent que le système fonctionne en temps réel lorsque le patient déplace ou effectue des rotations de sa tête sur le vélo stationnaire. Des recommandations sont faites pour minimiser les limitations du système, par exemple en cas de présence de personnes dans l'arrière-plan ou lorsque le patient parle. Le système réalisé est maintenant prêt pour être déployé lors de sessions de téléréadaptation à domicile afin de vérifier l'acceptabilité et la facilité d'utilisation du système.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,008

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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