論文の概要: WHO-Hand Hygiene Gesture Classification System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02842v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 15:15:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 21:36:50.338971
- Title: WHO-Hand Hygiene Gesture Classification System
- Title（参考訳）: WHOの手指義歯分類システム
- Authors: Rashmi Bakshi
- Abstract要約: 欧州では毎年100万人以上の病院による感染症が発生している。
ハンド衛生コンプライアンスは、送信のリスクを減少させる可能性がある。
将来の目標は、医療従事者の手衛生予測システムをリアルタイムで展開することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent ongoing coronavirus pandemic highlights the importance of hand
hygiene practices in our daily lives, with governments and worldwide health
authorities promoting good hand hygiene practices. More than one million cases
of hospital-acquired infections occur in Europe annually. Hand hygiene
compliance may reduce the risk of transmission by reducing the number of
infections as well as healthcare expenditures. In this paper, the World Health
Organization, hand hygiene gestures are recorded and analyzed with the
construction of an aluminum frame, placed at the laboratory sink. The hand
hygiene gestures are recorded for thirty participants after conducting a
training session about hand hygiene gestures demonstration. The video
recordings are converted into image files and are organized into six different
hand hygiene classes. The Resnet50 framework selection for the classification
of multiclass hand hygiene stages. The model is trained with the first set of
classes; Fingers Interlaced, P2PFingers Interlaced, and Rotational Rub for 25
epochs. An accuracy of 44 percent for the first set of experiments with a loss
score greater than 1.5 in the validation set is achieved. The training steps
for the second set of classes; Rub hands palm to palm, Fingers Interlocked,
Thumb Rub are 50 epochs. An accuracy of 72 percent is achieved for the second
set with a loss score of less than 0.8 for the validation set. In this work, a
preliminary analysis of a robust hand hygiene dataset with transfer learning
takes place. The future aim for deploying a hand hygiene prediction system for
healthcare workers in real-time.
- Abstract（参考訳）: 最近進行中の新型コロナウイルスのパンデミックは、我々の日常生活における手衛生の実践の重要性を浮き彫りにしている。
欧州では毎年100万人以上の患者が病院で感染している。
手の衛生的コンプライアンスは、感染の数を減らし、医療費を減らすことで感染のリスクを低減できる。
本稿では,世界保健機関 (WHO) が, 実験室の流し台に設置したアルミニウムフレームを用いて手衛生のジェスチャーを記録し, 解析した。
手衛生ジェスチャーのデモンストレーションに関するトレーニングセッションを行った後、30名の参加者に手衛生ジェスチャーを記録する。
ビデオ録画はイメージファイルに変換され、6つの異なる手衛生クラスに編成される。
マルチクラスハンド衛生段階の分類のためのResnet50フレームワークの選択
モデルは最初のクラス、Fingers Interlaced、P2PFingers Interlaced、Rotational Rub for 25 epochsで訓練されている。
評価セットにおいて、損失スコアが1.5以上である最初の実験の44%の精度が達成された。
第2組のトレーニングステップ:手のひらから手のひら、指インターロック、Thumb Rubは50エポック。
検証セットの損失スコアが0.8未満の第2セットでは72%の精度が達成される。
本研究では,転送学習を伴うロバストな手指衛生データセットの予備分析を行う。
医療従事者のための手衛生予測システムをリアルタイムに展開する今後の課題
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