Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59221
Title: Алгоритм детектирования тремора головы по данным видеокамеры смартфона системы биомедицинского мониторинга
Other Titles: Algorithm for detection of head tremor according to data of a smartphone video camera of a biomedical monitoring system
Authors: Егорчев, А. А.
Чикрин, Д. Е.
Пашин, Д. М.
Фахрутдинов, А. Ф.
Keywords: материалы конференций;неинвазивный мониторинг;тремор головы;цифровая обработка сигналов;неврологические расстройства;контуры лица
Issue Date: 2024
Publisher: Издательство Южного федерального университета
Citation: Алгоритм детектирования тремора головы по данным видеокамеры смартфона системы биомедицинского мониторинга = Algorithm for detection of head tremor according to data of a smartphone video camera of a biomedical monitoring system / А. А. Егорчев, Д. Е. Чикрин, Д. М. Пашин, А. Ф. Фахрутдинов // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 64–71.
Abstract: Самостоятельная предварительная диагностика позволяет выявлять различные симптомы, которые могут являться поводом посещения медицинских специалистов, это позволяет выиграть время - очень ценный ресурс, когда речь идет о жизни человека. Целью работы является разработка алгоритма детектирования тремора головы для применения в смартфонной технике. В статье представлено решение для определения наличия тремора головы человека по видеоданным фронтальной камеры смартфона предназначенное для применения в системе биомедицинского мониторинга. Представленное решение основано на применении открытой модели машинного обучения ML Kit, предназначенное для распознавания лица человека и на разработанном алгоритме обработки результатов распознавания лица человека. Результаты испытаний показали точность решения равное 0,92 по метрике accuracy. Представленное решение предлагает новый способ определения наличия тремора головы и показывает применимость стандартной модели ML Kit определения контуров лица человека для решения подобного рода задач на смартфонах.
Alternative abstract: Self-diagnosis allows you to identify various symptoms that may be a reason to visit medical specialists, this allows you to gain time - a very valuable resource when it comes to a person’s life. The goal of the work is to develop an algorithm for detecting head tremor for use in smartphone technology. The article presents a solution for determining digital tremor of the human head using video data from the front camera of a smartphone, intended for use in the biomedical Diptych system. This solution is based on the use of an open machine learning model ML Kit, designed to determine a person’s face, and on a developed algorithm for processing the results of determining a person’s face. The results of measuring the accuracy of the solution are 0.92 in metric accuracy. The present solution offers a new way to detect financial head tremor and demonstrates the applicability of the ML Kit model for identifying human facial contours for similar tasks on smartphones.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59221
Appears in Collections:Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Egorchev_Algoritm.pdf235.04 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.