論文の概要: Collaborative Three-Tier Architecture Non-contact Respiratory Rate
Monitoring using Target Tracking and False Peaks Eliminating Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08482v4
- Date: Tue, 26 Jul 2022 13:01:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 17:58:22.595115
- Title: Collaborative Three-Tier Architecture Non-contact Respiratory Rate
Monitoring using Target Tracking and False Peaks Eliminating Algorithms
- Title（参考訳）: 目標追跡と偽ピーク除去アルゴリズムを用いた協調型三層構造非接触呼吸速度モニタリング
- Authors: Haimiao Mo, Shuai Ding, Shanlin Yang, Athanasios V.Vasilakos, Xi Zheng
- Abstract要約: 非接触呼吸モニタリング技術は、照明やモーションアーティファクトのような環境の影響に敏感であるため、精度が低い。
ユーザとクラウド間の頻繁な接触は、サービス要求の遅延と、個人情報の喪失を引き起こす可能性がある。
我々は,呼吸モニタリングの精度を高め,データ伝送遅延を低減するために,協調的な3層設計による非接触呼吸率モニタリングシステムを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.232449356645608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Monitoring the respiratory rate is crucial for helping us identify
respiratory disorders. Devices for conventional respiratory monitoring are
inconvenient and scarcely available. Recent research has demonstrated the
ability of non-contact technologies, such as photoplethysmography and infrared
thermography, to gather respiratory signals from the face and monitor
breathing. However, the current non-contact respiratory monitoring techniques
have poor accuracy because they are sensitive to environmental influences like
lighting and motion artifacts. Furthermore, frequent contact between users and
the cloud in real-world medical application settings might cause service
request delays and potentially the loss of personal data. We proposed a
non-contact respiratory rate monitoring system with a cooperative three-layer
design to increase the precision of respiratory monitoring and decrease data
transmission latency. To reduce data transmission and network latency, our
three-tier architecture layer-by-layer decomposes the computing tasks of
respiration monitoring. Moreover, we improved the accuracy of respiratory
monitoring by designing a target tracking algorithm and an algorithm for
eliminating false peaks to extract high-quality respiratory signals. By
gathering the data and choosing several regions of interest on the face, we
were able to extract the respiration signal and investigate how different
regions affected the monitoring of respiration. The results of the experiment
indicate that when the nasal region is used to extract the respiratory signal,
it performs experimentally best. Our approach performs better than rival
approaches while transferring fewer data.
- Abstract（参考訳）: 呼吸率のモニタリングは、呼吸器疾患の特定に不可欠です。
従来の呼吸監視装置は不便で、ほとんど利用できない。
最近の研究では、フォトプレチモグラフィや赤外線サーモグラフィなどの非接触技術が顔から呼吸信号を収集し、呼吸を監視する能力が実証されている。
しかし,現在の非接触呼吸モニタリング技術は照明やモーションアーティファクトなどの環境影響に敏感であるため,精度が低下している。
さらに、実際の医療アプリケーション設定におけるユーザとクラウド間の頻繁な接触は、サービス要求の遅延と、個人情報の喪失を引き起こす可能性がある。
我々は,呼吸モニタリングの精度を高め,データ伝送遅延を低減するために,協調的な3層設計による非接触呼吸率モニタリングシステムを提案した。
データ伝送とネットワーク遅延を低減するため、我々の3層アーキテクチャ層は呼吸監視の計算タスクを分解する。
さらに, 目標追跡アルゴリズムと誤りピーク除去アルゴリズムを考案し, 高品質呼吸信号を抽出することにより, 呼吸モニタリングの精度を向上した。
データを収集し、顔上のいくつかの関心領域を選択することで、呼吸信号を抽出し、異なる領域が呼吸監視にどのように影響するかを調べることができた。
実験の結果, 鼻腔領域を用いて呼吸信号を抽出した場合, 実験的に最善であることがわかった。
我々のアプローチは、少ないデータを転送しながらライバルのアプローチよりも優れている。
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