在怀孕晚期使用计算机视觉从受控到现实世界的设置中检测睡眠位置的过渡:一项观察性研究
Allan J Kember1,2, Hafsa Zia3, Praniya Elangainesan3
1Department of Obstetrics and Gynaecology, University of Toronto, 123 Edward Street, Suite 1200, Toronto, ON, M5G 0A8, Canada. allan.kember@mail.utoronto.ca.
Scientific reports
|July 29, 2024
概括
研究人员开发了一种计算机视觉模型,可以自动检测孕妇的睡眠姿势. 这项技术可以帮助研究母亲的睡眠位置与妊娠不良结果 (如死胎) 之间的联系.
科学领域:
- 医学技术 医学技术 医学技术
- 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉
- 孕产妇健康 孕产妇健康
背景情况:
- 孕妇的睡眠姿势,特别是在怀孕28周后的背部,与不良的妊娠结果有关.
- 由于前性研究的难度,确定因果关系是具有挑战性的.
研究的目的:
- 开发和验证计算机视觉模型,用于在孕妇中自动检测睡眠姿势.
- 为了能够在怀孕期间对睡眠姿势进行现实世界的监测.
主要方法:
- 利用深层卷积神经网络进行图像分析.
- 在现实世界的夜间视频录像和受控设置视频上训练和测试该模型.
- 在39名怀孕参与者和13名床上伴侣的数据集上使用了五次交叉验证.
主要成果:
- 该模型准确地检测了孕妇和床上伴侣的枕头,12个睡姿和坐姿.
- 达到82-89%的平均概率正确检测三个最常见的睡眠位置.
- 与之前的车型相比,表现出显著的性能改善.
结论:
- 开发的计算机视觉模型在现实环境中检测睡眠位置时显示出高准确度.
- 这项技术为未来研究母亲睡眠姿势对怀孕结果的影响提供了潜在的工具.
