VDSアルゴリズムに基づくPHLEGMの停滞モニタリング

非医療sputum監視システムでは、患者のpHLEGM停滞ケアのための実用的な解決策が提案されました。カメラを通して、患者の喉頭領域のビデオ画像がリアルタイムで取得されました。これらのビデオフレーム画像の処理と分析の後、喉の動き領域が見つかりました。喉の移動ターゲットを検出するために、3フレームの微分法を使用しました。移動ターゲットの情報と提案されたアルゴリズムに従って、異常が特定されました。異常な状況についての警告は、看護師がspのブロック問題により効果的に対処するのに役立ちます。患者の状況をリアルタイムで監視するために、このペーパーでは、VDSアルゴリズムを提案しました。これは、移動オブジェクトの速度特性を抽出し、シーケンス画像分類のためにDTWアルゴリズムとSVMアルゴリズムと組み合わせたものです。患者のpHLEGMの停滞症状は、さらなる医療のためにタイムリーに特定されました。有効性を評価するために、私たちの方法をDTW、SVM、CTM、およびHMMメソッドと比較しました。実験結果は、この方法が認識率が高いことを示し、非医療モニタリングシステムでより実用的であることが示されました。

In the nonmedical sputum monitoring system, a practical solution for phlegm stagnation care of patients was proposed. Through the camera, the video images of patients' laryngeal area were obtained in real time. After processing and analysis on these video frame images, the throat movement area was found out. A three-frame differential method was used to detect the throat moving targets. Anomalies were identified according to the information of moving targets and the proposed algorithm. Warning on the abnormal situation can help nursing personnel to deal with sputum blocking problem more effectively. To monitor the patients' situation in real time, this paper proposed a VDS algorithm, which extracted the speed characteristics of moving objects and combined with the DTW algorithm and SVM algorithm for sequence image classification. Phlegm stagnation symptoms of patients were identified timely for further medical care. In order to evaluate the effectiveness, our method was compared with the DTW, SVM, CTM, and HMM methods. The experimental results showed that this method had a higher recognition rate and was more practical in a nonmedical monitoring system.