利用3D卷积神经网络和3D可见近红外多式成像来实现增强的无接触氧度
Wang Liao1, Chen Zhang1, Belmin Alić2
1Ilmenau University of Technology, Department of Mechanical Engineering, Ilmenau, Germany.
Journal of biomedical optics
|August 22, 2024
概括
这项研究引入了一种无接触方法,用于使用3D CNN和多式成像来测量血液中氧和度. 无接触方法提供了准确而强大的氧和监测,在临床试验中被证明是有效的.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 无接触监测血氧和 (SpO2) 对于诊断和管理肺部疾病至关重要,在卫生,舒适和长期使用方面具有优势.
- 现有的非接触式SpO2方法面临着诸如低信号噪声比率和严格的环境要求等挑战.
研究的目的:
- 开发和验证使用3D卷积神经网络 (3D CNN) 和3D可见近红外 (VIS-NIR) 多式成像的无接触SpO2测量方法.
- 提供一个方便,准确和强大的替代SPO2监测.
主要方法:
- 使用3D VIS-NIR多式摄像机系统捕捉面部视频.
- 采用3D CNN来同时提取空间和时间特征,以估计SPO2.
- 集成的多式联机图像注册,3D感兴趣区域跟踪和预处理步骤.
主要成果:
- 在与23名健康参与者进行的喘息实验中,获得了2.31%的平均绝对误差 (MAE) 和0.64的皮尔森相关系数.
- 在睡眠呼吸暂停患者的临床试验中表现出强的性能,MAE低于2%的MAE与多睡眠学相比.
- 在大多数时间点中,估计的SpO2值不超过参考值的3%.
结论:
- 拟议的非接触式SpO2测量方法显示出作为传统方法的替代方案的重大前景.
- 该技术对脱度具有良好的敏感性,这表明该技术有可能广泛的临床应用.
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