論文の概要: Camera Measurement of Physiological Vital Signs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11547v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 21:44:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 14:31:52.054686
- Title: Camera Measurement of Physiological Vital Signs
- Title（参考訳）: 生理的生体信号のカメラによる計測
- Authors: Daniel McDuff
- Abstract要約: バイタルサインのカメラ計測は、画像装置を利用して人体の画像を分析することによって生理的変化を計算する。
光学、機械学習、コンピュータビジョン、医学の進歩に基づくこれらの技術は、デジタルカメラの発明以来大きく進歩してきた。
私は臨床応用と非臨床応用の両方を取り上げ、これらの応用が概念実証から前進するために克服すべき課題を取り上げます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The need for remote tools for healthcare monitoring has never been more
apparent. Camera measurement of vital signs leverages imaging devices to
compute physiological changes by analyzing images of the human body. Building
on advances in optics, machine learning, computer vision and medicine these
techniques have progressed significantly since the invention of digital
cameras. This paper presents a comprehensive survey of camera measurement of
physiological vital signs, describing they vital signs that can be measured and
the computational techniques for doing so. I cover both clinical and
non-clinical applications and the challenges that need to be overcome for these
applications to advance from proofs-of-concept. Finally, I describe the current
resources (datasets and code) available to the research community and provide a
comprehensive webpage (https://cameravitals.github.io/) with links to these
resource and a categorized list of all the papers referenced in this article.
- Abstract（参考訳）: 医療監視のためのリモートツールの必要性は、これまでになく明白である。
バイタルサインのカメラ計測は、人体の画像を解析して生理学的変化を計算するためにイメージングデバイスを利用する。
光学、機械学習、コンピュータビジョン、医学の進歩に基づくこれらの技術は、デジタルカメラの発明以来大きく進歩してきた。
本稿では,生理的バイタルサインのカメラによる計測を包括的に調査し,測定可能なバイタルサインとその計算手法について述べる。
私は臨床応用と非臨床応用の両方を取り上げ、概念実証から前進するために克服すべき課題を取り上げます。
最後に、研究コミュニティで利用可能な現在のリソース(データセットとコード)を説明し、これらのリソースへのリンクと本記事で参照されているすべての論文の分類リストを包括的なWebページ(https://cameravitals.github.io/)で提供します。
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