Журнал
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики
УДК:004.8
Номер:2 (166)
Обзор методов глубокого обучения для обработки видеоданных в фотоплетизмографии
Аннотация:
Введение. Представлен обзор современных методов глубокого обучения для обработки данных удаленной фотоплетизмографии. Рассмотрены архитектуры сверточных нейронных сетей, трансформеров, рекуррентных и генеративных моделей для предобработки видеосигнала, а также извлечения физиологически значимых параметров в условиях с артефактами, вызванными движением, изменением освещения или низким качеством видео. Выполнен анализ перспектив внедрения алгоритмов глубокого обучения в реальных медицинских сценариях на основе предложенных критериев с учетом существующих проблем интеграции, востребованности решений и валидации результатов. Метод. Выполнен обзор существующих методов глубокого обучения, которые используют видеосигнал для оценки сигнала фотоплетизмографии с использованием новых критериев для оценки методов, включая многомерность выходного сигнала фотоплетизмографии, открытость исходного кода и наличие информации о временных затратах, что является важным для их практического применения в реальном времени в медицинских учреждениях. Основные результаты. Показано, что методы глубокого обучения значительно превосходят традиционные подходы в задачах оценки физиологических параметров, в процессах диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, а также предобработке видеосигнала. Выявлено, что большинство существующих решений, основанных на глубоком обучении, ограничиваются одномерным выходным сигналом из-за сложности получения многомерной разметки для обучения с учителем. Дополнительный анализ показал дефицит информации о временных и вычислительных затратах, что ограничивает практическое применение методов глубокого обучения в реальном времени. Представленная систематизация раскрывает ключевые термины, связанные с обработкой сигналов фотоплетизмографии: контактная фотоплетизмография, фотоплетизмография на основе видео, удаленная фотоплетизмография, визуализация фотоплетизмографии. Представлено описание подходов к сбору наборов данных, учитывающих концепции многомерности, многоканальности и мультимодальности сигналов. Обсуждение. Полученные результаты могут быть применены при разработке систем удаленного мониторинга здоровья, включая медицинские и бытовые устройства. Обзор будет полезен специалистам в области биомедицинской инженерии, медицинской информатики, а также разработчикам решений для анализа физиологических сигналов.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Флуоресцентные исследования природных фотосенсибилизаторов в онкологии и антимикробной терапии
- Влияние термообработки на рост и люминесцентные свойства квантовых точек CsPbI3 во фторофосфатном стекле
- Исследование проводимости нанопипеток в зависимости от их формы и размеров
- Теплопроводность многослойных наносвитков из гексагонального нитрида бора
- Интегрированный алгоритм управления для избегания препятствий и сингулярностей в роботе-манипуляторе
- Метод автоматического формирования информативного пространства для выявления событий информационной безопасности в корпоративных компьютерных сетях
- Спектральные многополосные рекуррентные нейронные сети для моделирования компрессоров динамического диапазона методом «черного ящика» (на англ.яз.)
- Иерархическое многозадачное обучение компактных моделей на основе анализа синергии задач
- Обнаружение сетевых аномалий в среде Интернета вещей с использованием модифицированных статистических критериев и ансамблевых методов
- Автоматическое обнаружение паттернов проектирования программного обеспечения с использованием языковой модели, основанной на архитектуре трансформера (на англ.яз.)
- Предсказание связей в эго-графах с GNN (на англ.яз.)
- Многозадачный анализ психологического портрета человека на основе текстовых данных с применением полуконтролируемого обучения
- Моделирование и оптимизация информационных потоков электронного документооборота в условиях угроз информационной безопасности
- Последовательно-параллельная архитектура для реализации на программируемых логических интегральных схемах нейронных сетей, обучаемых в реальном времени по алгоритму обратного распространения ошибки
- Подход к обнаружению DGA-доменов на основе контекстного обучения больших языковых моделей
- Анализ эффективности оптимизации поведенческих описаний аппаратуры в логических синтезаторах для FPGA
- Сфероидальные модели рудных месторождений в рамках гравитационной томографии
- Прогнозирование максимальных напряжений в системе «вал-вкладыш» с помощью нейронной сети
- Критерии оценки и метод оптимизации избыточности видеоизображений в системах наблюдения
- Генерация пространственно-временных рядов сетевой нагрузки в задачах граничных вычислений
- Применение гибридных методов искусственного интеллекта для практических производственных задач в условиях труднодоступности обучающих данных
- Реализация и исследование резервуарного вычислителя на основе аппаратной модели трехэлементного импульсного нейрона
- Метрологический анализ бесцентровой схемы контроля овальности крупногабаритных оболочек вращения
- Забывчивая подпись на основе теории изогений эллиптических кривых