顔のビデオから合計ヘモグロビン (SpHb) の推定 3D 収縮神経ネットワークベースの回帰

科学分野:

• 生物医学工学
• 医療診断
• コンピュータ・ビジョン

背景:

• ヘモグロビン測定は,感染,トラウマ,貧血の診断に不可欠です.
• 現在の方法 (血液採取,パルス酸素測定) には時間,費用,身体的接触などの制限があります.
• 非侵襲的,非接触的な方法は,遠隔または緊急設定に必要です.

研究 の 目的:

• 全ヘモグロビン値の推定のための非接触型自動メソッドの開発と検証
• ヘモグロビン推定のための顔のビデオデータと3D収縮回帰モデルを使用する.
• 従来のヘモグロビン測定方法の 実践的な代替手段を提供すること.

主な方法:

• 279人のボランティアのデータセットで,同期した顔面ビデオとパルスオキシメーターのヘモグロビンデータが収集されました.
• 三次元 (3D) 収束神経ネットワーク (CNN) の回帰モデル (3D CNN,注意力強化3D CNN,残留3D CNN) を訓練した.
• モデルの性能は,根の平均正方形誤差 (RMSE),平均絶対誤差 (MAE) およびピアソン相関係数を使用して評価されました.

主要な成果:

• 残った3D CNNモデルはテストセットで最高のパフォーマンスを示しました.
• RMSEは1.06で,MAEは0.85で,ピアソン相関係数は0.73でした.
• 開発されたモデルは,ユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェイスで実装されました.

結論:

• 3D CNN回帰を用いて顔のビデオから無接触ヘモグロビンの推定が可能である.
• このアプローチは,ヘモグロビンレベル評価のための有望で非侵襲的なツールを提供します.
• 潜在的な応用には,患者の遠隔モニタリングと迅速な診断スクリーニングが含まれます.