Estimation of Clinical Workload and Patient Activity using Deep Learning and Optical Flow 熱画像を使用した非接触監視は、病院での患者の悪化を監視するために、最近ではCOVID-19パンデミック中の発熱や感染を検出するためにますます提案されています。この手紙では、同様の技術的設定を使用して、患者の動きを推定し、臨床ワークロードを観察するための新しい方法を提案しますが、オープンソースオブジェクト検出アルゴリズム(YOLOv4)とオプティカルフローを組み合わせます。患者の動きの推定は、患者の動揺と鎮静を概算するために使用され、一方、労働者の動きは、介護者の作業負荷の代理として使用されました。集中治療室で記録された患者のビデオからの32000フレーム以上を、臨床労働者によって記録された臨床的興奮スコアと比較す
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