Resumen

En el sistema de monitorización de esputo no médico, se propuso una solución práctica para el cuidado de pacientes con estancamiento de flema. A través de la cámara, se obtuvieron imágenes de vídeo de la zona laríngea de los pacientes en tiempo real. Tras procesar y analizar estas imágenes de vídeo, se descubrió el área de movimiento de la garganta. Se utilizó un método diferencial de tres fotogramas para detectar los objetivos de movimiento de la garganta. Las anomalías se identificaron según la información de los objetivos en movimiento y el algoritmo propuesto. La advertencia sobre la situación anómala puede ayudar al personal de enfermería a tratar el problema de bloqueo de esputo de forma más eficaz. Para monitorizar la situación de los pacientes en tiempo real, este trabajo propone un algoritmo VDS, que extrae las características de velocidad de los objetos en movimiento y se combina con el algoritmo DTW y el algoritmo SVM para la clasificación de imágenes secuenciales. Los síntomas de estancamiento de flema de los pacientes se identificaron oportunamente para su posterior atención médica. Para evaluar su eficacia, nuestro método se comparó con los métodos DTW, SVM, CTM y HMM. Los resultados experimentales mostraron que este método tenía una mayor tasa de reconocimiento y era más práctico en un sistema de monitorización no médico.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:pacientes, tiempo real, sistema no médico de monitorización de esputo, síntomas de estancamiento de flema, atención médica posterior, mayor tasa de reconocimiento, sistema no médico de monitorización, atención de estancamiento de flema, clasificación de imágenes secuenciales, zona de movimiento de la garganta
• Keywords:patients, real time, nonmedical sputum monitoring system, Phlegm stagnation symptoms, further medical care, higher recognition rate, nonmedical monitoring system, phlegm stagnation care, sequence image classification, throat movement area