Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo - CORDIS

Dispositivos de visión ponibles para seguir mejor el autocuidado de pacientes

Los profesionales sanitarios utilizan cada vez más tecnologías de asistencia con el fin de monitorizar las actividades de la vida diaria (AVD), especialmente en pacientes mayores y con alguna discapacidad. Una iniciativa de la Unión Europea ha presentado una tecnología basada en cámaras para llevar puestas que mejora este proceso.
Dispositivos de visión ponibles para seguir mejor el autocuidado de pacientes
El personal sanitario observa y evalúa los pacientes que realizan interacciones mano-objeto a diario para su diagnóstico y evaluación. Los sistemas de visión egocéntricos (en primera persona) con cámaras montadas en los pacientes se consideran la herramienta óptima para monitorizar y evaluar las AVD. Esta tecnología permitiría la monitorización a largo plazo y podría capturar tanta información sobre las actividades de un paciente como una red de cámaras de vigilancia.

Con este fin, el proyecto EGOVISION4HEALTH (Assessing activities of daily living from a wearable RGB-D camera for in-home health care applications), financiado por la Unión Europea, estudió nuevas técnicas de visión egocéntrica por ordenador destinadas a proporcionar a los profesionales médicos una valoración de las capacidades de sus pacientes para manipular objetos y llevar a cabo AVD.

Los socios del proyecto introdujeron el uso de cámaras de profundidad (RGB-D) como nuevos dispositivos para llevar puestos y analizaron la manipulación de objetos y las AVD utilizando modelos 3D detallados de las manos, la parte superior del cuerpo y el cuerpo completo.

En particular, los investigadores desarrollaron un nuevo método de visión por ordenador que realiza una estimación de la posición 3D de los brazos y las manos de un individuo a partir de una cámara de profundidad montada en el torso en tiempo real. A continuación, analizaron manipulaciones funcionales de objetos durante las AVD y estudiaron el problema del contacto la predicción de la fuerza a partir de indicios perceptuales.

Finalmente, el equipo de EGOVISION4HEALTH abordó con éxito el problema más complejo de la estimación de la posición 3D del cuerpo completo en imágenes RGB, con resultados excelentes. Se aumentó artificialmente un conjunto de imágenes reales con nuevas imágenes sintéticas y se mostró que es posible entrenar redes neurales convolucionales (CNN) sobre imágenes artificiales. El clasificador de CNN de extremo a extremo del equipo para la estimación de la posición 3D supera los resultados actuales en cuanto se refiere a la estimación de la posición 3D en entornos controlados.

EGOVISION4HEALTH propuso utilizar cámaras RGB-D para llevar y aplicar el conocimiento existente avanzado sobre la detección de manos y objetos en vistas en primera persona. El personal sanitario, como los terapeutas ocupacionales, de rehabilitación y geriátricos, podrán evaluar mejor la capacidad o incapacidad funcional de sus pacientes para llevar a cabo AVD.

Información relacionada

Palabras clave

Ponible, actividades de la vida diaria, EGOVISION4HEALTH, cámara RGB-D, aplicaciones sanitarias
Síganos en: RSS Facebook Twitter YouTube Gestionado por la Oficina de Publicaciones de la UE Arriba