論文の概要: Remote Blood Oxygen Estimation From Videos Using Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05087v1
- Date: Sun, 11 Jul 2021 16:59:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 02:36:57.256448
- Title: Remote Blood Oxygen Estimation From Videos Using Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたビデオからのリモート酸素推定
- Authors: Joshua Mathew, Xin Tian, Min Wu, Chau-Wai Wong
- Abstract要約: 血液酸素飽和度(SpO$$)は呼吸機能の不可欠な指標であり、新型コロナウイルスのパンデミックで注目されている。
スマートフォンカメラを用いた最初の畳み込みニューラルネットワークに基づく非接触SpO$推定方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.89693668182024
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blood oxygen saturation (SpO$_2$) is an essential indicator of respiratory
functionality and is receiving increasing attention during the COVID-19
pandemic. Clinical findings show that it is possible for COVID-19 patients to
have significantly low SpO$_2$ before any obvious symptoms. The prevalence of
cameras has motivated researchers to investigate methods for monitoring SpO$_2$
using videos. Most prior schemes involving smartphones are contact-based: They
require a fingertip to cover the phone's camera and the nearby light source to
capture re-emitted light from the illuminated tissue. In this paper, we propose
the first convolutional neural network based noncontact SpO$_2$ estimation
scheme using smartphone cameras. The scheme analyzes the videos of a
participant's hand for physiological sensing, which is convenient and
comfortable, and can protect their privacy and allow for keeping face masks on.
We design our neural network architectures inspired by the optophysiological
models for SpO$_2$ measurement and demonstrate the explainability by
visualizing the weights for channel combination. Our proposed models outperform
the state-of-the-art model that is designed for contact-based SpO$_2$
measurement, showing the potential of our proposed method to contribute to
public health. We also analyze the impact of skin type and the side of a hand
on SpO$_2$ estimation performance.
- Abstract（参考訳）: 血液酸素飽和度(SpO$_2$)は呼吸機能の不可欠な指標であり、新型コロナウイルスのパンデミックで注目されている。
臨床所見から、COVID-19患者は明らかな症状の前にSpO$_2$が著しく低い可能性が示唆された。
カメラの普及により、研究者はSpO$2$をビデオで監視する方法を調査する動機となった。
スマートフォンに関するほとんどの以前のスキームはコンタクトベースで、スマートフォンのカメラと近くの光源を覆うために指先が必要で、照らされた組織から再放射された光を捉える。
本稿では,スマートフォンカメラを用いた最初の畳み込みニューラルネットワークを用いた非接触SpO$_2$推定方式を提案する。
このスキームは、生理的感覚のために参加者の手のビデオを分析し、便利で快適で、プライバシーを保護し、マスクを装着することを可能にする。
我々は,spo$_2$測定のための光生理学的モデルに触発されたニューラルネットワークアーキテクチャを設計し,チャネル結合の重みを可視化することにより説明可能性を示す。
提案手法は,接触型SpO$_2$測定のための最先端モデルよりも優れており,公衆衛生に寄与する可能性を示している。
また,スキンタイプと手の側面がspo$_2$推定性能に及ぼす影響についても検討した。
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