ベビーディテクターソフトウェアが心拍と呼吸率を監視

オーストラリア南部大学の研究者は、コンピュータビジョンシステムを開発しました。このシステムは、病院のベッドにいる赤ちゃんの顔が自動的に検出できます。これにより、デジタルカメラから遠隔でバイタルサインを監視できるようになります。また、心電図機と同じ精度で動作します。

人工知能（AI）ソフトウェアと顔認識技術は、通常、大人の顔検出に使用されます。しかし、この新しいシステムは、初めて、未熟児の顔と皮膚を検出できるように開発されました。赤ちゃんを囲むさまざまなチューブや衣類にもかかわらず、これが可能です。

遠隔で心拍と呼吸率を監視

エンジニアリング研究者は、オーストラリア南部大学の新生児ケア専門家と協力して、デジタルカメラを使用して、アデレードのフリンダース医療センターの新生児集中治療室（NICU）にある7人の赤ちゃんの心拍と呼吸率を遠隔で監視しました。

オーストラリア南部大学のJavaan Chahl教授は、リード研究者の一人です。

「新生児集中治療室にある赤ちゃんは、コンピューターが認識するのが特に難しい場合があります。顔や体がチューブや医療機器で隠れているからです」とChahlは述べています。

「多くの未熟児は、黄疸の治療のために明るい青い光の下にあります。これも、コンピュータビジョンシステムにとっては課題です」と彼は続けています。

システムの開発

この技術は、NICUの赤ちゃんのビデオデータセットを使用して開発され、赤ちゃんの肌色と顔の検出が可能になりました。

研究結果は、システムのバイタルサインの読み取りが、心電図（ECG）と同等の精度であることを示しています。さらに、一部のケースでは従来の電極を上回る精度を達成しました。

この研究は、オーストラリア南部大学が行っている大規模プロジェクトの一部です。このプロジェクトでは、コンタクトベースの電気センサーを非コンタクトのビデオカメラに置き換えることを目指しています。これにより、粘着パッドによる皮膚の裂け目や感染を回避できます。未熟児の皮膚は非常に繊細なため、これが起こりやすいからです。

高解像度カメラを使用して、赤ちゃんを近距離で撮影し、先進的な信号処理技術を使用して、心拍や体の動きによる微妙な色の変化から心理学的データを抽出しています。これらの変化は、人間の目では検出できないため、この新しいシステムの重要な特徴です。

オーストラリア南部大学の新生児集中治療専門家であるKim Gibsonによると、赤ちゃんの顔検出のためのニューラルネットワークは、非コンタクトモニタリングにおける重要なブレークスルーです。

「新生児集中治療室では、未熟児の明確なビデオを撮るのが非常に難しい場合があります。多くの障害物があり、照明も変化する可能性があるため、正確な結果を得るのが難しい場合があります。しかし、検出モデルは私たちの期待を上回る結果を示しています」とGibsonは述べています。

「世界中で、10パーセント以上の赤ちゃんが未熟児として生まれます。彼らの脆弱性のため、バイタルサインを継続的に監視する必要があります。従来、これは皮膚に貼付けるアドヒブ電極で行われてきましたが、これは問題がある場合があります。非コンタクトモニタリングが将来の方向性であると考えています」とGibsonは述べています。

「COVID-19のパンデミックにより、これらの結果はさらに重要性を増しています。物理的な距離を保つ必要があるため、このような技術は病院でますます重要な役割を果たすことになります」とChahl教授は述べています。