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移动世界。
手机摄像机测量脉冲呼吸

铅图像©国家癌症研究所

远程医疗自大流行以来已经取消,因为通过摄像机的医疗保健没有Covid-19风险。

医生和护士可以远程学习的限制,但是 - 可能需要物理接触的诊断测试和医疗测量,或者在互联网上丢失的细微差异检查。

华盛顿大学的研究人员通过计算机或智能手机的相机设计了一种方法来衡量患者的呼吸速率和脉冲,以试图使远程医疗更准确和有用。

根据UW新闻,系统,称为metaphys,使用a工作机器学习算法识别和跟踪光线如何影响患者的脸部。这些细微差异与血流的变化相关,可以推导出脉冲和呼吸率。

“机器学习非常擅长分类图像。如果你给它一系列猫的照片,然后告诉它在其他图像中找到猫,可以做到,”鑫刘,研究的铅作者和保罗G.艾伦计算机科学与工程博士生学院,告诉UW新闻。

“但对于机器学习在远程健康传感中有所帮助,我们需要一个可以识别持有体育的感兴趣区域的系统,该视频具有最强的生理信息信息 - 脉冲 - 然后测量随时间的测量。”

该团队在12月份介绍了该系统的原始迭代神经信息处理系统会议;该研究人员在4月8日在计算机械的健康,界面和学习会议协会,避免了一些陷入其前身的陷阱。

“生理过程中存在大的个体差异,使得设计个性化健康传感算法具有挑战性,”研究人员在他们的arxiv可用中写道。“现有机器学习系统难以概括到未经看的主题或环境,并且通常可以包含有问题的偏见。”

例如,因为算法正在看着皮肤,不同的背景,照明和肤色的灯光反射可以抛出偏离。

系统的第一个版本使用填充人员面的数据集进行培训,以及其独立测量的脉冲和呼吸速率。但呈现出与此数据集的数据过于不同,其性能下降。

metaphys使用机器学习来计算呼吸率和脉冲,基于光线反射脸部。

Metaphys通过创造来改善这些问题个性化每位患者的机器学习模型,挑选出专注于不同情况下的地方,包括照明和肤色。然而,即使仍然,系统也需要工作。

“当受试者的皮肤类型更暗时,我们承认仍然存在较差的表现,”刘说。

“这部分是因为光反射了较深的皮肤的不同,导致相机播出的信号较弱。我们的团队正在积极开发解决这些限制的新方法。”

那个问题,这显然是一个令人担忧的原因,在作者称之为“个人差异”的类别中,这是一个面临的四个主要挑战之一,包括基于相机的远程医疗测量系统的四个主要挑战之一。面部头发是克服的东西。

“环境差异”包括照明的变化,而相机之间的“传感器差异”可能意味着敏感性的差异。最后,视频中存在“上下文差异”,如果患者正在执行算法在其训练数据中没有遇到的动作。

尽管存在挑战,但如果遥控将充分辜负炒作,则可能需要使用的系统。

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