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急性心筋梗塞患者早期離床のための動画像処理法による身体行動量モニターの開発

开发基于视频图像处理方法的体力活动监测仪，用于急性心肌梗死患者的早期活动

基本信息

批准号：
10770756
负责人：
中島一樹
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至 1999
项目状态：
已结题

项目摘要

ベッド上の被験者の呼吸や身体活動を定量的に評価することを目的として、ビデオカメラを用いた非接触計測法を開発した。本手法では、心筋梗塞を始めとする重篤患者の安静状態の定量評価や、睡眠時無呼吸症候群の早期発見などに応用できると考えられる。これまでの研究では、動画像をオフラインで処理していた。本研究では、臨床で利用できるシステムへと発展させるため、呼吸・身体活動の検出を実時間処理できるシステムを開発した。ディジタル化した画像の画素ごとに速度ベクトル(オプティカルフロー)を実時間で検出するため、汎用の並列型画像処理プロセッサを用いた。このプロセッサは256個のCPUを備えているため、画像の横一列を同時に計算処理できる。オプティカルフローの検出には、輝度勾配法を基にした時空間局所最適化法を用いた。実時間で検出したオプティカルフローを画像全体で平均処理し、呼吸波形と身体活動による体動波形を得た。画像サイズ256×240pixelsのオプテイカルフロー検出実験を行った。前処理として3×3×3pixelsの時空間平滑化を行い、時空間輝度勾配として局所領域を3×3×3pixelsと設定し、オプティカルフローを検出した。ディジタル画像の取得からオプティカルフローの検出までに要した時間は約60msecであり、呼吸と身体活動の実時間評価が可能であると考えられた。健常成人男性の全身画像を対象とした場合、仰臥位と側臥位の両体位で呼吸波形が良好に検出できた。また、体位交代時には、呼吸波形に比べて振幅が10倍以上の波形が得られた。今後、呼吸波形と体位交代時に得られる大きな波形を自動的に分離すると共に、呼吸回数や体位交代頻度を定量評価させる必要がある。

A non-contact measurement method was developed for quantitative evaluation of breathing and physical activity of the affected person. Quantitative evaluation of quiet state in patients with severe heart disease and early detection of respiratory syndrome during sleep The study of this topic is based on the analysis of animation images. This study is intended to explore the clinical use of respiratory and physical activity monitoring and management. The pixel speed of the image processing system can be adjusted according to the time, and the parallel image processing system can be adjusted according to the time. 256 CPU's are ready for processing, and the horizontal row of images is processed simultaneously. The basic space optimization method is applied to the optimization of space objects based on the brightness matching method. The average time of the whole picture, the breathing waveform and the body movement waveform are obtained. 256×240pixels of the image Pre-processing: 3×3×3pixels time-space smoothing, time-space luminance matching, 3×3 pixels setting, 3×3pixels setting The time required to obtain a picture is approximately 60msec. The time required to evaluate breathing and physical activity is approximately 60msec. Normal adult male full-body portrait, supine position, lateral position, respiratory waveform, good detection. The amplitude of the respiratory waveform is more than 10 times higher than that of the body position. In the future, it is necessary to quantitatively evaluate the respiratory waveform and postural communication frequency by automatically separating the respiratory waveform and postural communication frequency.