O novo método baseado em vídeo aprimora a detecção da síndrome de espasmos infantil

O Shenyang Computing Technology Institute, CAS e as séries de equipes do Hospital Geral do PLA são uma série de investigações sobre a síndrome de espasmos da infância (IESS), também conhecida como síndrome do oeste, e a descoberta de uma detecção epiléptica epiléptica em vídeo que aumenta efetivamente a precisão da identificação da confronto infantil.

1.

O IESS é a doença do cérebro da epilepsia que se manifesta durante a infância e é caracterizada por crises exclusivas de epilepsia, incluindo cólicas musculares frequentes, adições ou cólicas alternativas de extensão. Esses episódios são acompanhados pela alta capacidade do cérebro elétrico (EEG), conhecido como hipsarritmia. O IESS tem os efeitos nocivos do voto no desenvolvimento intelectual. Na prática clínica, o monitoramento rigoroso das partes dos pacientes com a hora de dormir é muito importante para gerenciar doenças eficazes e o diagnóstico de epilepsia. No entanto, mesmo os técnicos do EEG enfrentam desafios ao analisar dados relevantes.

2. A oportunidade de pesquisar e descobrir

Olhando para a enorme geração de dados de EEG, o assunto da interpretação da referência à sobreposição, os possíveis problemas de conforto dos bebês e crianças pequenas ao usar dispositivos de EEG, exploramos o método de detectar a epilepsia baseada em vídeo usando o reconhecimento de recursos. Este método tem como objetivo simplificar o processo de avaliação, reduzir despesas não médicas e garantir a avaliação contínua da condição do paciente.

3. Um resumo resumido do conteúdo de pesquisa

Este estudo fundiu inicialmente a técnica de detecção de alvo no estágio de processamento de dados de vídeo para determinar com precisão os pacientes em vídeos de monitoramento clínico, extraindo vídeos que contêm apenas pacientes. Mais tarde, uma resposta 3D reforçada foi usada para detectar IESS baseado em vídeo. Este método usa a estrutura 3DRESNET-50, que extrai profundamente as características da chave local dos vídeos através das unidades assimétricas de embrulho e CBR e fornece uma unidade de dano 3D (CBAM) para aprimorar a conexão espacial entre canais nas estruturas de vídeo.

4. Desafios atuais e tendências futuras

Atualmente, os principais desafios enfrentados pela pesquisa incluem questões como mudanças de bloqueio e iluminação e interações corporais humanas semelhantes durante o processo de identificação. As tendências futuras de pesquisa se concentrarão em aumentar a capacidade de generalizar a rede, melhorar os algoritmos para enfrentar os vários desafios nas aplicações práticas e explorar soluções de inteligência mais artificiais para reduzir o ônus dos médicos ao examinar os dados VEEG.