Contactless measurement System for Vital Signs from Short-Time facial Videos Using Signals Processing, Regression and Classification models / Laila Mohamed Abbas Ramadan ; Ayman Mohamed Eldeib , Sherif Hamdy ElGohary.

By:

Laila Mohamed Abbas Ramadan

Contributor(s):

Walid Ibrahim Al-Atabany

Material type: Text

TextPublication details: 2022.Content type:

text

Media type:

Unmediated

Carrier type:

volume

Other title:

نظام قياس للعلامات الحيوية عن بعد باستخدام فيديو مدته قصيرة للوجه عن طريق معالجة البيانات و نماذج الانحدار و التصنيف

Subject(s):

DDC classification:

Online resources:

Click here to access online

Dissertation note: Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022. Summary: يعد قياس العلامات الحيوية الخطوة الأساسية لكل فحص طبى. تتضمن العلامات الحيوية معدل النبض و معدل التنفس و درجة الحرارة و وضغط الدم و نسبة تشبع الأكسجين فى الدم. نقدم فى هذا البحث نظام قياس شامل لهذه العلامات باستخدام فيديو مدته قصيرة للوجه و كاميرا مركبة (كاميرا ألوان و كاميرا حرارية). تقاس درجة الحرارة باستخدام الكاميرا الحرارية بينما تقاس العلامات الأخرى باستخدام كاميرا ألوان و مواصفات قياسية. الطرق المستخدمة هى تحديد علامات الوجه و معالجة الصور و معالجة البيانات و نماذج التصنيف و الانحدار. استخدمنا جهاز المراقبة للمرجعية فى قياس كفاءة أداة القياس المقترحة. تم تجربة النظام على 275 شخص من أعمار وحالات صحية مختلفة. لقد حققت النتائج متوسط خطأ مطلق ±8.2 نبضة فى الدقيقة لمعدل النبض و ±3.6 نفس فى الدقيقة لمعدل التنفس.

Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.

Average rating: 0.0 (0 votes)

Holdings
Item type	Current library	Home library	Call number	Status	Barcode
Thesis	قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول	المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة	Cai01.13.03.m.sc.2022.la.c (Browse shelf(Opens below))	Not for loan	01010110087121000

Browsing المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)

Previous	No cover image available	No cover image available	No cover image available	No cover image available	No cover image available	No cover image available	No cover image available	Next
Previous	Cai01.13.03.M.Sc.2022.Ah.C Classification Of Retinal Disorders Using Optical Coherence Tomography Images Based On Medical Expert Systems /	Cai01.13.03.M.Sc.2022.Ah.C Classification Of Retinal Disorders Using Optical Coherence Tomography Images Based On Medical Expert Systems /	Cai01.13.03.M.Sc.2022.Ah.T Template-Based Balloon-Marker And Guidewire Detection For Coronary Stents In Cardiac Fluoroscopy /	Cai01.13.03.m.sc.2022.la.c Contactless measurement System for Vital Signs from Short-Time facial Videos Using Signals Processing, Regression and Classification models /	Cai01.13.03.M.Sc.2023.Al.M Methods For Breast Cancer Risk Prediction Using Deep-Learning Approaches/ Remainder of title /	Cai01.13.03.M.Sc.2023.Ch.H Hand Movement Recognition From Forearm Electromyographic Signals Using Recurrent Neural Networks	Cai01 13 03 M.Sc 2023 Es.C A Computer-Aided Diagnosis System Of Mri Brain Tumors Images Based On Artificial Intelligence /	Next

Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022.

Bibliography: p. 81-88.

يعد قياس العلامات الحيوية الخطوة الأساسية لكل فحص طبى. تتضمن العلامات الحيوية معدل النبض و معدل التنفس و درجة الحرارة و وضغط الدم و نسبة تشبع الأكسجين فى الدم. نقدم فى هذا البحث نظام قياس شامل لهذه العلامات باستخدام فيديو مدته قصيرة للوجه و كاميرا مركبة (كاميرا ألوان و كاميرا حرارية). تقاس درجة الحرارة باستخدام الكاميرا الحرارية بينما تقاس العلامات الأخرى باستخدام كاميرا ألوان و مواصفات قياسية. الطرق المستخدمة هى تحديد علامات الوجه و معالجة الصور و معالجة البيانات و نماذج التصنيف و الانحدار. استخدمنا جهاز المراقبة للمرجعية فى قياس كفاءة أداة القياس المقترحة. تم تجربة النظام على 275 شخص من أعمار وحالات صحية مختلفة. لقد حققت النتائج متوسط خطأ مطلق ±8.2 نبضة فى الدقيقة لمعدل النبض و ±3.6 نفس فى الدقيقة لمعدل التنفس.

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer