Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multisensor data fusion for enhanced respiratory rate estimation in thermal videos

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F16%3A00306499" target="_blank" >RIV/68407700:21730/16:00306499 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://80.ieeexplore.ieee.org.dialog.cvut.cz/document/7590965/" target="_blank" >http://80.ieeexplore.ieee.org.dialog.cvut.cz/document/7590965/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/EMBC.2016.7590965" target="_blank" >10.1109/EMBC.2016.7590965</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multisensor data fusion for enhanced respiratory rate estimation in thermal videos

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Scientific studies have demonstrated that an atypical respiratory rate (RR) is frequently one of the earliest and major indicators of physiological distress. However, it is also described in the literature as “the neglected vital parameter”, mainly due to shortcomings of clinical available monitoring techniques, which require attachment of sensors to the patient's body. The current paper introduces a novel approach that uses multisensor data fusion for an enhanced RR estimation in thermal videos. It considers not only the temperature variation around nostrils and mouth, but the upward and downward movement of both shoulders. In order to analyze the performance of our approach, two experiments were carried out on five healthy candidates. While during phase A, the subjects breathed normally, during phase B they simulated different breathing patterns. Thoracic effort was the gold standard elected to validate our algorithm. Our results show an excellent agreement between infrared thermography (IRT) and ground truth. While in phase A a mean correlation of 0.983 and a root-mean-square error of 0.240 bpm (breaths per minute) was obtained, in phase B they hovered around 0.995 and 0.890 bpm, respectively. In sum, IRT may be a promising clinical alternative to conventional sensors. Additionally, multisensor data fusion contributes to an enhancement of RR estimation and robustness.

  • Název v anglickém jazyce

    Multisensor data fusion for enhanced respiratory rate estimation in thermal videos

  • Popis výsledku anglicky

    Scientific studies have demonstrated that an atypical respiratory rate (RR) is frequently one of the earliest and major indicators of physiological distress. However, it is also described in the literature as “the neglected vital parameter”, mainly due to shortcomings of clinical available monitoring techniques, which require attachment of sensors to the patient's body. The current paper introduces a novel approach that uses multisensor data fusion for an enhanced RR estimation in thermal videos. It considers not only the temperature variation around nostrils and mouth, but the upward and downward movement of both shoulders. In order to analyze the performance of our approach, two experiments were carried out on five healthy candidates. While during phase A, the subjects breathed normally, during phase B they simulated different breathing patterns. Thoracic effort was the gold standard elected to validate our algorithm. Our results show an excellent agreement between infrared thermography (IRT) and ground truth. While in phase A a mean correlation of 0.983 and a root-mean-square error of 0.240 bpm (breaths per minute) was obtained, in phase B they hovered around 0.995 and 0.890 bpm, respectively. In sum, IRT may be a promising clinical alternative to conventional sensors. Additionally, multisensor data fusion contributes to an enhancement of RR estimation and robustness.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    38th International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 2016

  • ISBN

    978-1-4577-0220-4

  • ISSN

    1558-4615

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1381-1384

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Orlando, FL

  • Datum konání akce

    16. 8. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku