論文の概要: Fully Automated Hand Hygiene Monitoring\\in Operating Room using 3D Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09087v1
• Date: Fri, 20 Mar 2020 03:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 22:33:50.509515
• Title: Fully Automated Hand Hygiene Monitoring\\in Operating Room using 3D Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた完全自動手指衛生モニタリング\\inオペレーティングルーム
• Authors: Minjee Kim, Joonmyeong Choi, Namkug Kim
• Abstract要約: 病院接種感染症(HAI)予防の最も重要な要因は手衛生である 畳み込みニューラルネット(CNN)による理解の最近の進歩は、人間の行動の認識と検出の応用を増大させている。 そこで本研究では,3次元CNNを用いた時間的特徴を用いたORビデオにおけるアルコール系手こりの完全自動モニタリングツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand hygiene is one of the most significant factors in preventing hospital acquired infections (HAI) which often be transmitted by medical staffs in contact with patients in the operating room (OR). Hand hygiene monitoring could be important to investigate and reduce the outbreak of infections within the OR. However, an effective monitoring tool for hand hygiene compliance is difficult to develop due to the visual complexity of the OR scene. Recent progress in video understanding with convolutional neural net (CNN) has increased the application of recognition and detection of human actions. Leveraging this progress, we proposed a fully automated hand hygiene monitoring tool of the alcohol-based hand rubbing action of anesthesiologists on OR video using spatio-temporal features with 3D CNN. First, the region of interest (ROI) of anesthesiologists' upper body were detected and cropped. A temporal smoothing filter was applied to the ROIs. Then, the ROIs were given to a 3D CNN and classified into two classes: rubbing hands or other actions. We observed that a transfer learning from Kinetics-400 is beneficial and the optical flow stream was not helpful in our dataset. The final accuracy, precision, recall and F1 score in testing is 0.76, 0.85, 0.65 and 0.74, respectively.
• Abstract（参考訳）: 手指衛生は、手術室(OR)の患者に接触する医療スタッフによってしばしば伝達される病院接種感染症(HAI)を予防する最も重要な要因の1つである。 手の衛生モニタリングは、or内の感染症の発生を調査、軽減するために重要である。 しかし,ORシーンの視覚的複雑さのため,手衛生コンプライアンスのための効果的なモニタリングツールの開発は困難である。 畳み込みニューラルネット(CNN)による映像理解の進歩により,人間の行動の認識と検出の応用が増加している。 この進歩を活かし,3d cnnを用いた時空間的特徴を用いた麻酔科医のアルコールベースの手こり動作の完全自動計測ツールを提案した。 まず, 麻酔科医の上半身の関心領域(ROI)を検出し, 収穫した。 時間的平滑化フィルタをROIに適用した。 その後、ROIは3D CNNに与えられ、2つのクラスに分類された。 Kinetics-400からの転送学習は有用であり,光学フローストリームは我々のデータセットでは役に立たなかった。 最終精度、精度、リコール、F1スコアはそれぞれ0.76、0.85、0.65、0.74である。

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