Aug, 2017

走向基于视觉的智慧医院：一种用于跟踪和监测手卫生合规性的系统

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TL;DR本研究提出一种基于计算机视觉的智能医院系统，用于跟踪医务人员、患者和访客的行动，并提高医院的运营效率和患者护理质量，特别是在手部卫生合规性的测量方面优于现有解决方案，为建立计算机视觉智能医院的发展迈出了一步，有望降低医院获得性感染的发生率。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2013

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    利用计算机视觉系统监测重症监护病房患者的可行性和潜力。

    Mar, 2024

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    本文提出了一种新方法，利用视频帧的时间连续性，通过重新分配图像色彩通道来改善病人监测中出现的假象对监测数据的影响，从而实现病人监测的自动化和信息化。

    Jun, 2023

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    Oct, 2022

  • 东南亚医院针对 COVID-19 的基于人工智能的监测和响应系统

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    Jul, 2020

  • 基于证据的手部卫生。你能信任基于荧光的评估方法吗？

    手卫生的有效性在传统的荧光法评估下形式化，但是经验丰富的人类专家的评估结果与微生物学结果相关性不强，这意味着不能将患者安全的质量保证体系建立在这些数据质量之上。

    Jul, 2023

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    本研究提出了一种远程监护平台，通过机器学习算法处理患者从不同消费移动设备和定制设备获取的生理健康参数，并为患者和医生提供易于理解和综合的面板。

    Jul, 2022

  • AI 增强的重症监护室：通过普适感应技术改变患者护理

    本文介绍了我们开发的具有智能化监测和视觉评估功能的 Intelligent Intensive Care Unit (I2CU) 系统结构，该系统使用感知和数据处理，从多个模式收集数据，包括深度图像、颜色 RGB 图像、加速度计、肌电图、声压和光强度，用于连续和细粒度的重症监护和评估。

    Mar, 2023

  • 基于 HRNet 的康复监测系统

    本研究提出了基于 HRNet 的康复监测系统，该系统可通过患者的智能手机提醒其何时执行康复动作，并展示动作的视频，同时帮助治疗师监测患者的康复进展，本系统的相似度计算的 F1 得分高达 0.9，动作次数的软准确性高达 90％以上。

    Jun, 2023

  • FaceTouch：使用监督对比学习检测手触脸以协助追踪传染病

    通过利用计算机视觉和深度学习方法，该研究提出了一个名为 FaceTouch 的框架，用于检测复杂城市场景或室内的手脸接触，通过分析人的行为和身体姿势来识别面部接触动作。该框架表现出强大的验证效果，并有潜力在实际应用中得到部署。

    Aug, 2023