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マルチタスク時間シフト注意ネットワークを用いたデバイス内での非接触生命体征測定

Xin Liu Josh Fromm Shwetak Patel Daniel McDuff

概要

テレヘルスとリモート健康監視は、SARS-CoV-2パンデミック中にますます重要となり、医療実践に持続的な影響を与えることが広く予想されています。これらのツールは、患者と医療従事者の感染リスクを低減し、医療サービスのアクセス性を向上させ、提供者がより多くの患者を診察できるようにするのに役立ちます。しかし、患者との直接接触なしで生命徴候を客観的に測定することは困難です。本稿では、ビデオベースおよびオンデバイスの光学的心肺生命徴候測定手法について紹介します。この手法は、新しい多タスク時系列シフト畳み込み注意ネットワーク(MTTS-CAN)を活用し、モバイルプラットフォーム上でリアルタイムでの心臓血管系と呼吸系の測定を可能にします。我々はシステムをアドバンストRISCマシン(ARM)CPU上で評価し、150フレーム以上の速度で稼働しながら最先端の精度を達成しました。これによりリアルタイムアプリケーションが可能となります。大規模ベンチマークデータセットに対する系統的な実験により、当手法が誤差を大幅に(20%~50%)削減し、データセット間で良好な汎化性能を持つことが明らかになりました。


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