I den neonatala komfortens intresse ökar behovet av andningsövervakning utan kontakt. Dessutom skulle det vara till nytta att övervaka andningen i hemmet. Därför är målet att extrahera andningshastigheten från videodata som ingår i en polysomnografi. Den presenterade metoden använder först Eulerian video förstoring för att förstärka andningsrörelserna. En andningssignal erhålls genom den optiska flödesalgoritmen. Oberoende komponentanalys och huvudkomponentanalys tillämpas för att förbättra signalkvaliteten, med mindre förbättring av signalkvaliteten. Den respiratoriska hastigheten extraheras som den dominerande frekvensen i de spektrogram som erhålls med hjälp av den korta Fouriertransform. Respiratorisk detektering är framgångsrik (94,12%) för de flesta patienter under lugna sömnstadier. Övervakning i realtid skulle möjligen kunna uppnås genom att sänka de rumsliga och tidsmässiga upplösningarna av ingångsvideodata. Konturen för framgångsrik video-stödd upptäckt av andningsmönstret visas, vilket banar väg för förbättring av den övergripande bedömningen i NICU och tillämpning i en hemvänlig miljö.
Koolen m.fl. REF extraherade andningshastigheten från videodata som ingår i polysomnografi.
Automated Respiration Detection from Neonatal Video Data
{'venue': 'ICPRAM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}