| Title: | Функциональная диагностика параметров внешнего дыхания с использованием компьютерного зрения |
| Other Titles: | Functional diagnostics of external respiration parameters using computer vision |
| Authors: | Лужинский, А. В. |
| Keywords: | материалы конференций;внешнее дыхание;бесконтактная диагностика;компьютерное зрение;спирометрия;видеоанализ;трекинг маркеров;K-means;медицинские данные |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Лужинский, А. В. Функциональная диагностика параметров внешнего дыхания с использованием компьютерного зрения = Functional diagnostics of external respiration parameters using computer vision / А. В. Лужинский // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 192–195. |
| Abstract: | В работе рассмотрена разработка программного комплекса для бесконтактной
оценки параметров внешнего дыхания по видеозаписи пациента. Предлагаемый подход
сочетает алгоритмы компьютерного зрения, автоматическую калибровку измерений и
модуль аналитической обработки временных рядов. Система выполняет выделение контура
тела, детекцию и трекинг маркеров, перевод пиксельных расстояний в миллиметры, расчет
дыхательных циклов и сохранение результатов в базе данных. Практическая значимость
разработки состоит в возможности применения для скрининга, динамического наблюдения и
цифрового сопровождения пульмонологических пациентов. |
| Alternative abstract: | The paper presents a software system for contactless assessment of external respiration
parameters based on patient video analysis. The proposed approach combines body segmentation,
marker detection and tracking, automatic scale calibration, time-series processing and storage of
calculated indicators in a database. The developed solution is focused on quantitative analysis of
respiratory motion and can be used both in real-time operation and in batch processing mode.
The software determines the patient contour, detects reference markers, converts pixel distances into
millimeters, identifies breathing cycles and calculates clinically significant indicators, including
respiratory rate, amplitude and rhythm stability. The modular architecture also includes a database
layer for structured storage and export of results. This makes the proposed system suitable for
screening, follow-up observation and further integration into digital medical services. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64650 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
