dc.contributor.advisor | Engan, Kjersti | |
dc.contributor.author | Meinich-Bache, Øyvind | |
dc.date.accessioned | 2016-10-10T13:19:49Z | |
dc.date.available | 2016-10-10T13:19:49Z | |
dc.date.issued | 2016-06-15 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2413996 | |
dc.description | Master's thesis in Cybernetics and signal processing | nb_NO |
dc.description.abstract | I rapporten er mulighetene en har ved å benytte video til deteksjon av hjerte- og respirasjonsrate på nyfødte babyer utforsket. Datamaterialet som inngår i forsøkene og utviklingen av algoritmene er hentet inn ved Universitet i Stavanger (UIS). Testobjektene har vært voksne personer med ulik alder, kjønn, og hudfarge. Det er benyttet to kameratyper til opptakene, et speilreflekskamera i høy prisklasse og et webcamera i lav prisklasse. Ulike lysforhold i rommet hvor opptakene utføres er også testet ut. Løsningene som er utviklet er også testet ut i praksis, og her er datamateriale hentet inn fra nyfødt intensivavdeling ved Stavanger Universitetsykehus (SUS).
Hjerteratedeteksjon utføres ved å studere små endringer i fargekomponenter i bilderammene over tid. Ansiktet til testobjektene er utsnittsområdet deteksjonen foretas i. Det er sammenlignet 11 ulike metoder som tar utgangspunkt i fargekomponentene i bilderammene for å generere hjerteratesignalet.
I deteksjon av respirasjonsrate er det tatt utgangspunkt i metoden utviklet av Tveit [3], men hvor det er utført noen mindre modifikasjoner. Metoden studerer lokal fase og amplitude i bilderammer ved hjelp av Riesz transform, og genererer den globale bevegelsen i bilderammene ved å finne differansen i disse over tid.
Deteksjonene er følsomme for bevegelser, og en er avhengige av at personen ligger i ro for å kunne foreta en god deteksjon. Det er derfor implementert en forstyrrelsesdeteksjon som kutter ut deteksjon av hjerte- og respirasjonsrate dersom bevegelsene i bilderammene er for store. Denne metoden blir også benyttet for å detektere en mulig respirasjonsstopp. Dersom det i den siste perioden har vært for lite bevegelse mellom bilderammene gir detektoren alarm.
Resultatene er gode for deteksjon av både hjerte- og respirasjonsrate i testopptakene utført ved UIS. Kameratype spilte ingen vesentlig rolle og deteksjonene kan utføres med et webcamera i lav prisklasse. Lysskilder som forårsaker varierende lysforhold for bilderammene i opptaket gjør en hjerteratedeteksjon mer utfordrende, men fortsatt mulig. Da metodene ble testet ut i praksis på SUS fikk vi varierende resultat for hjerteratedeteksjon, og videre testopptak må her utføres for å kunne lokalisere støykilden som befant seg i to av opptakene. For respirasjonsdeteksjon var resultatene gode også ved SUS.
Kjøretiden på deteksjonene tilsier at en total sanntidsdeteksjon av både hjerte- og respirasjonsrate, forstyrrelse og respirasjonsstopp er mulig. Resultatene samlet sett er lovende for at detektoren skal kunne implementeres i en overvåkingsløsning av nyfødte. | nb_NO |
dc.language.iso | nob | nb_NO |
dc.publisher | University of Stavanger, Norway | nb_NO |
dc.relation.ispartofseries | Masteroppgave/UIS-TN-IDE/2016; | |
dc.subject | signalbehandling | nb_NO |
dc.subject | automatisering | nb_NO |
dc.subject | informasjonsteknologi | nb_NO |
dc.subject | bildebehandling | nb_NO |
dc.subject | videodeteksjon | nb_NO |
dc.title | Videodeteksjon av hjerte- og respirasjonsrate | nb_NO |
dc.title.alternative | Detection of heart rate and respiratory rate from video | nb_NO |
dc.type | Master thesis | nb_NO |
dc.subject.nsi | VDP::Technology: 500::Information and communication technology: 550::Technical cybernetics: 553 | nb_NO |