Baby-Detektor-Software überwacht Herz- und Atemfrequenz

Forscher an der University of South Australia haben ein Computer-Vision-System entwickelt , das automatisch das Gesicht eines Babys in einem Krankenbett erkennen kann. Dies ermöglicht es Gesundheitsexperten, vitale Anzeichen aus einer digitalen Kamera remote zu überwachen, und es zeigt die gleiche Genauigkeitsrate wie ein Elektrokardiogramm-Gerät.

Während künstliche Intelligenz (KI)-Software und Gesichtserkennungstechnologien oft verwendet werden, um Erwachsenengesichter zu erkennen, ist dieses neue System das erste, das entwickelt wurde, um das Gesicht und die Haut eines frühgeborenen Babys zu erkennen. Es kann dies tun, trotz der verschiedenen Schläuche und Kleidung, die das Baby umgeben.

Remote-Überwachung von Herz- und Atemfrequenz

Ingenieur-Forscher arbeiteten mit einem Neonatologen von UniSA zusammen, um die Herz- und Atemfrequenz von sieben Babys in der Neonatologischen Intensivstation (NICU) am Flinders Medical Centre in Adelaide mit Hilfe einer digitalen Kamera remote zu überwachen.

UniSA-Professor Javaan Chahl ist einer der leitenden Forscher.

“Babys in der neonatologischen Intensivpflege können für Computer besonders schwierig zu erkennen sein, da ihre Gesichter und Körper von Schläuchen und anderen medizinischen Geräten verdeckt sind”, sagt Chahl.

“Viele frühgeborene Babys werden mit Phototherapie gegen Gelbsucht behandelt, so dass sie unter hellen blauen Lichtern liegen, was es auch für Computer-Vision-Systeme schwierig macht”, fügte er hinzu.

Entwicklung des Systems

Die Technologie wurde mithilfe eines Datensatzes von Videos von Babys in der NICU entwickelt, der es dem System ermöglichte, ihre Hauttönung und Gesichter genau zu erkennen.

Die Forschung zeigte, dass die Vitalanzeichen des Systems mit denen eines Elektrokardiogramms (EKG) vergleichbar sind. Es übertraf sogar die herkömmlichen Elektroden in einigen Fällen.

Die Studie ist Teil eines größeren UniSA-Projekts, das darauf abzielt, kontaktbasierte elektrische Sensoren durch nicht-kontaktbasierte Videokameras zu ersetzen, die helfen können, Hautverletzungen und Infektionen zu vermeiden, die durch Klebepads verursacht werden. Letztere können aufgrund der empfindlichen Natur der Babys Haut auftreten.

High-Resolution-Kameras wurden verwendet, um die Babys in großer Nähe zu filmen, während vitale psychologische Daten mithilfe fortgeschrittener Signalverarbeitungstechniken extrahiert wurden, die in der Lage sind, subtile Farbveränderungen von Herzschlägen und Körperbewegungen zu erkennen. Diese können vom menschlichen Auge nicht erkannt werden, was ein weiterer wichtiger Aspekt des neuen Systems ist.

Laut UniSA-Neonatologe Kim Gibson ist die Entwicklung von neuronalen Netzen zur Erkennung von Babysgesichtern ein wichtiger Durchbruch in der nicht-kontaktbasierten Überwachung.

“In der NICU-Einrichtung ist es sehr schwierig, klare Videos von frühgeborenen Babys aufzunehmen. Es gibt viele Hindernisse und die Beleuchtung kann auch variieren, so dass es schwierig ist, genaue Ergebnisse zu erzielen. Das Erkennungsmodell hat jedoch unsere Erwartungen übertroffen.”

“Weltweit werden mehr als 10 Prozent der Babys vorzeitig geboren und aufgrund ihrer Verletzlichkeit müssen ihre Vitalanzeichen kontinuierlich überwacht werden. Traditionell wurde dies mit Klebepads auf der Haut gemacht, die problematisch sein können, und wir glauben, dass die nicht-kontaktbasierte Überwachung der Weg nach vorne ist”, sagt Gibson.

Die COVID-19-Pandemie macht diese Ergebnisse noch wichtiger, sagt Professor Chahl. Mit dem physischen Abstand können Technologien wie diese in Krankenhäusern eine immer wichtigere Rolle spielen.