論文の概要: Algorithmic Principles of Camera-based Respiratory Motion Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07537v1
- Date: Sun, 16 May 2021 22:45:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:46:07.829412
- Title: Algorithmic Principles of Camera-based Respiratory Motion Extraction
- Title（参考訳）: カメラによる呼吸運動抽出のアルゴリズム原理
- Authors: Wenjin Wang, Albertus C. den Brinker
- Abstract要約: 身体運動に基づく映像からの呼吸信号が提案され,最近,ビデオヘルスモニタリング製品として成熟した。
この測定のコアアルゴリズムは、呼吸によって誘発される小さな胸部/腹部運動の推定である。
運動に基づくコア呼吸アルゴリズムの感度と境界条件を定量化する徹底/厳格ベンチマークはありません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.806752762231618
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Measuring the respiratory signal from a video based on body motion has been
proposed and recently matured in products for video health monitoring. The core
algorithm for this measurement is the estimation of tiny chest/abdominal
motions induced by respiration, and the fundamental challenge is motion
sensitivity. Though prior arts reported on the validation with real human
subjects, there is no thorough/rigorous benchmark to quantify the sensitivities
and boundary conditions of motion-based core respiratory algorithms that
measure sub-pixel displacement between video frames. In this paper, we designed
a setup with a fully-controllable physical phantom to investigate the essence
of core algorithms, together with a mathematical model incorporating two motion
estimation strategies and three spatial representations, leading to six
algorithmic combinations for respiratory signal extraction. Their promises and
limitations are discussed and clarified via the phantom benchmark. The insights
gained in this paper are intended to improve the understanding and applications
of camera-based respiration measurement in health monitoring.
- Abstract（参考訳）: 身体運動に基づく映像からの呼吸信号の測定が提案され,近年,ビデオヘルスモニタリング製品が成熟している。
この測定の核となるアルゴリズムは、呼吸によって引き起こされる小さな胸・腹部運動の推定であり、基本的な課題は運動感度である。
先行技術は実際の被験者による検証を報告しているが、動画フレーム間のサブピクセル変位を測定するモーションベースコア呼吸アルゴリズムの感度と境界条件を定量化するための徹底的・厳密なベンチマークは存在しない。
本稿では,2つの動作推定戦略と3つの空間表現を組み込んだ数学的モデルとともに,コアアルゴリズムの本質を解明する,完全制御可能な物理ファントムを用いたセットアップを設計し,呼吸信号抽出のための6つのアルゴリズムの組み合わせを導出した。
彼らの約束と制限はファントムベンチマークを通じて議論され、明確化されます。
本研究で得られた知見は、健康モニタリングにおけるカメラによる呼吸測定の理解と応用を改善することを目的としている。
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