論文の概要: Combining Visible Light and Infrared Imaging for Efficient Detection of Respiratory Infections such as COVID-19 on Portable Device

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06912v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 07:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:56:40.732433
• Title: Combining Visible Light and Infrared Imaging for Efficient Detection of Respiratory Infections such as COVID-19 on Portable Device
• Title（参考訳）: 可視光と赤外線イメージングを併用したポータブルデバイス上でのCOVID-19などの呼吸器感染症の効率的な検出
• Authors: Zheng Jiang, Menghan Hu, Lei Fan, Yaling Pan, Wei Tang, Guangtao Zhai, Yong Lu
• Abstract要約: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、ここ数ヶ月で深刻な世界的な流行となり、世界中の人間社会に大きな損失をもたらした。 最近の研究によると、新型コロナウイルスの1つの重要な特徴は、ウイルス感染によって引き起こされる異常な呼吸状態である。 マスクを着用している人の健康状態を呼吸特性の分析によりスクリーニングする携帯型非接触法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.441555470012965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) has become a serious global epidemic in the past few months and caused huge loss to human society worldwide. For such a large-scale epidemic, early detection and isolation of potential virus carriers is essential to curb the spread of the epidemic. Recent studies have shown that one important feature of COVID-19 is the abnormal respiratory status caused by viral infections. During the epidemic, many people tend to wear masks to reduce the risk of getting sick. Therefore, in this paper, we propose a portable non-contact method to screen the health condition of people wearing masks through analysis of the respiratory characteristics. The device mainly consists of a FLIR one thermal camera and an Android phone. This may help identify those potential patients of COVID-19 under practical scenarios such as pre-inspection in schools and hospitals. In this work, we perform the health screening through the combination of the RGB and thermal videos obtained from the dual-mode camera and deep learning architecture.We first accomplish a respiratory data capture technique for people wearing masks by using face recognition. Then, a bidirectional GRU neural network with attention mechanism is applied to the respiratory data to obtain the health screening result. The results of validation experiments show that our model can identify the health status on respiratory with the accuracy of 83.7\% on the real-world dataset. The abnormal respiratory data and part of normal respiratory data are collected from Ruijin Hospital Affiliated to The Shanghai Jiao Tong University Medical School. Other normal respiratory data are obtained from healthy people around our researchers. This work demonstrates that the proposed portable and intelligent health screening device can be used as a pre-scan method for respiratory infections, which may help fight the current COVID-19 epidemic.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルス病2019(COVID-19)は、ここ数ヶ月で深刻な世界的な流行となり、世界中の人間社会に大きな損失をもたらした。 このような大規模な流行に対して、ウイルスキャリアの早期発見と隔離は、感染拡大を抑制するために不可欠である。 最近の研究では、covid-19の重要な特徴の1つは、ウイルス感染によって引き起こされる呼吸状態の異常であることが示された。 流行の間、多くの人々がマスクを着用して病気のリスクを減らす傾向にある。 そこで本稿では,マスクを着用している人の健康状態を呼吸特性の分析によりスクリーニングする携帯型非接触法を提案する。 このデバイスは主にFLIRカメラとAndroidスマートフォンで構成されている。 これは、学校や病院での事前検査のような実用的なシナリオの下で、新型コロナウイルス(covid-19)の潜在的な患者を特定するのに役立つかもしれない。 本研究では,dual-modeカメラとdeep learningアーキテクチャから得られたrgbとサーマルビデオの組み合わせによる健康スクリーニングを行い,まず顔認証を用いてマスク着用者の呼吸データ取得技術を実現する。 そして、呼吸データに注目機構を有する双方向GRUニューラルネットワークを適用し、健康スクリーニング結果を得る。 バリデーション実験の結果,本モデルは実世界のデータセット上で83.7\%の精度で呼吸の健康状態を同定できることがわかった。 この異常呼吸データおよび正常呼吸データの一部は、上海東大医科大学附属の類人病院から収集される。 他の正常な呼吸データは、研究者の周りの健康な人々から得られる。 本研究は、現在の新型コロナウイルスの流行と闘うための、呼吸器感染症の事前スキャン方法として、ポータブルでインテリジェントな健康スクリーニングデバイスが利用可能であることを実証する。

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