Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Shivaraj Kumara, H. C." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Edge artificial intelligence-based facial pain recognition during myocardial infarction
Autorzy:
Mohan, H. M.
Shivaraj Kumara, H. C.
Mallikarjun, S. H.
Prasad, A. Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314262.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
vital signs
myocardial infarction
facial pain expression
computer vision
medical assistance
convolution neural network
Opis:
Medical history highlights that myocardial infarction is one of the leading factors of death in human beings. Angina pectoris is a prominent vital sign of myocardial infarction. Medical reports suggest that experiencing chest pain during heart attacks causes changes in facial muscles, resulting in variations in patterns of facial expression. This work intends to develop an automatic facial expression detection to identify the severity of chest pain as a vital sign of MI, using an algorithmic approach that is implemented with a state-of-the-art convolutional neural network (CNN). The advanced object detection lightweight CNN models are as follows: Single Shot Detector Mobile Net V2, and Single Shot Detector Inception V2, which were utilized for designing the vital signs MI model from the 500 Red Blue Green Color images private dataset. The authors developed cardiac emergency health monitoring care using an Edge Artificial Intelligence (“Edge AI”) using NVIDIA’s Jetson Nano embedded GPU platform. The proposed model is mainly focused on the factors of low cost and less power consumption for onboard real-time detection of vital signs of myocardial infarction. The evaluated metrics achieve a mean Average Precision of 85.18%, Average Recall of 88.32%, and 6.85 frames per second for the generated detections.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 3; 40--55
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies