Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimation of Clinical Workload and Patient Activity using Deep Learning and Optical Flow

論文の概要: Estimation of Clinical Workload and Patient Activity using Deep Learning and Optical Flow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04748v1
Date: Wed, 9 Feb 2022 22:19:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-11 15:14:50.507692
Title: Estimation of Clinical Workload and Patient Activity using Deep Learning and Optical Flow
Title（参考訳）: 深層学習とオプティカルフローを用いた臨床作業負荷と患者活動の推定
Authors: Thanh Nguyen-Duc, Peter Y Chan, Andrew Tay, David Chen, John Tan Nguyen, Jessica Lyall and Maria De Freitas
Abstract要約: そこで本研究では,患者の動きを推定し,同様の技術を用いて臨床ワークロードを観察する手法を提案する。患者動作推定は患者の動揺と鎮静を近似するために用いられ,作業者の動作は介護者の作業負荷のサロゲートとして用いられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9774845227603628
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Contactless monitoring using thermal imaging has become increasingly proposed to monitor patient deterioration in hospital, most recently to detect fevers and infections during the COVID-19 pandemic. In this letter, we propose a novel method to estimate patient motion and observe clinical workload using a similar technical setup but combined with open source object detection algorithms (YOLOv4) and optical flow. Patient motion estimation was used to approximate patient agitation and sedation, while worker motion was used as a surrogate for caregiver workload. Performance was illustrated by comparing over 32000 frames from videos of patients recorded in an Intensive Care Unit, to clinical agitation scores recorded by clinical workers.
Abstract（参考訳）: 熱画像を用いた非接触モニタリングは、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック中の発熱や感染を検出するため、病院で患者の劣化を監視するためにますます提案されている。本報告では, 患者の動きを推定し, 同様の技術的セットアップを用いて臨床作業負荷を観察する新しい手法を提案し, オープンソースの物体検出アルゴリズム(yolov4)と光学フローを組み合わせた。患者の運動推定は患者の興奮と鎮静を近似し, 作業者の動作は介護者の作業負荷のサーロゲートとして用いた。集中治療室で録画された患者の映像から32000フレーム以上を臨床労働者が記録した臨床動揺スコアと比較した。

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