論文の概要: Chest Area Segmentation in Depth Images of Sleeping Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09773v1
• Date: Sat, 22 Aug 2020 07:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 08:04:48.555037
• Title: Chest Area Segmentation in Depth Images of Sleeping Patients
• Title（参考訳）: 睡眠患者の奥行き画像における胸部領域分割
• Authors: Yoav Goldstein, Martin Sch\"atz and Mireille Avigal
• Abstract要約: 睡眠障害を検出する最も一般的で効率的な方法は、PSG(Polysomnography)と呼ばれる方法において、睡眠実験室で実施される睡眠検査である。 より正確で安価な3Dセンシングデバイスの開発により、非接触睡眠研究のための新しいアプローチが出現した。 これらの方法は、同じ睡眠パラメータを抽出するために異なる手法を利用するが、遠隔で、患者の身体に物理的に接続する必要がなくなる。 本研究では,睡眠患者の3次元フレームの入力セットを与えられた胸部領域の自動分割アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7664665225284267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the field of sleep study has greatly developed over the recent years, the most common and efficient way to detect sleep issues remains a sleep examination performed in a sleep laboratory, in a procedure called Polysomnography (PSG). This examination measures several vital signals during a full night's sleep using multiple sensors connected to the patient's body. Yet, despite being the golden standard, the connection of the sensors and the unfamiliar environment inevitably impact the quality of the patient's sleep and the examination itself. Therefore, with the novel development of more accurate and affordable 3D sensing devices, new approaches for non-contact sleep study emerged. These methods utilize different techniques with the purpose to extract the same sleep parameters, but remotely, eliminating the need of any physical connections to the patient's body. However, in order to enable reliable remote extraction, these methods require accurate identification of the basic Region of Interest (ROI) i.e. the chest area of the patient, a task that is currently holding back the development process, as it is performed manually for each patient. In this study, we propose an automatic chest area segmentation algorithm, that given an input set of 3D frames of a sleeping patient, outputs a segmentation image with the pixels that correspond to the chest area, and can then be used as an input to subsequent sleep analysis algorithms. Except for significantly speeding up the development process of the non-contact methods, accurate automatic segmentation can also enable a more precise feature extraction and it is shown it is already improving sensitivity of prior solutions on average 46.9% better compared to manual ROI selection. All mentioned will place the extraction algorithms of the non-contact methods as a leading candidate to replace the existing traditional methods used today.
• Abstract（参考訳）: 睡眠研究の分野は近年大きく発展してきたが、睡眠問題を検出する最も一般的で効率的な方法は、睡眠検査室で実施される睡眠検査であり、これはPSG(Polysomnography)と呼ばれる方法である。 この検査は、患者の身体に接続された複数のセンサーを用いて、一晩の睡眠中にいくつかの重要な信号を測定する。 しかし、ゴールデンスタンダードであるにもかかわらず、センサーと慣れない環境の接続は、患者の睡眠と検査自体の品質に必然的に影響を及ぼす。 そのため、より正確で安価な3Dセンシング装置の開発が進み、非接触睡眠研究の新しいアプローチが生まれた。 これらの方法は、同じ睡眠パラメータを抽出する目的で異なる技術を利用するが、遠隔で患者の身体への物理的接続を不要にする。 しかし,信頼性の高い遠隔抽出を実現するためには,患者の胸部領域,すなわち現在開発過程を保留しているタスクを,各患者に対して手動で行うという,基本的な関心領域(ROI)の正確な同定が必要である。 本研究では、眠る患者の3dフレームの入力セットが与えられた後、胸部領域に対応する画素でセグメンテーション画像が出力され、その後、睡眠分析アルゴリズムへの入力として使用できる胸部領域セグメンテーションアルゴリズムを提案する。 非接触法の開発プロセスを大幅に高速化する以外は、精度の高い自動セグメンテーションにより、より正確な特徴抽出が可能であり、手動ROI選択よりも平均46.9%の精度で先行ソリューションの感度が向上していることが示されている。 上記のすべては、既存の従来の方法を置き換える主要な候補として、非接触メソッドの抽出アルゴリズムを配置する。

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