Bristen på stora videodatabaser från verkliga patienter med andningsbesvär gör utformningen och optimeringen av videobaserade övervakningssystem ganska kritisk. Syftet med denna studie är att utveckla lämpliga modeller och simulatorer för andningsbeteenden och andningsstörningar, såsom andningspauser och apnéer, för att möjliggöra effektiv design och test av videobaserade övervakningssystem. Mer exakt presenteras en ny kontinuerlig-tid Markov Chain (CTMC) statistisk modell av andningsmönster. Mönstret för respiratorisk frekvens (RR), som uppskattas genom uppmätta vitala tecken på sjukhusövervakade patienter, är ungefärligt som en CTMC, vars tillstånd och parametrar väljs ut genom en lämplig statistisk analys. Därefter föreslås två simulatorer, programvaru- och hårdvarubaserade. Efter validering av CTMC-modellen testas de föreslagna simulatorerna med tidigare utvecklade videobaserade algoritmer för uppskattning av RR och upptäckt av apnéhändelser. Exempel på tillämpning för att bedöma prestanda hos system för videobaserad RR-uppskattning och apnédetektion presenteras. Resultaten, i termer av Kullback-Leibler divergens, visar att realistiska andningsmönster, inklusive specifika andningsstörningar, kan beskrivas exakt av den föreslagna modellen; dessutom kan simulatorerna reproducera praktiska andningsmönster för videoanalys. Den framlagda statistiska CTMC-modellen kan vara strategisk för att beskriva realistiska andningsmönster och utforma simulatorer som är användbara för att utveckla och testa nya och effektiva videobearbetningsbaserade övervakningssystem.
På senare tid har Alinovi et al REF tillämpat semi-Markov-kedjor för att modellera andningsfrekvensen hos spädbarn som upplever andningsrelaterade sjukdomar som apnéer.
Markov Chain Modeling and Simulation of Breathing Patterns
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}