I. Giới thiệu về ứng dụng thị giác máy tính
Thị giác máy tính (thị giác máy tính) là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính, cho phép máy tính phân tích và hiểu thông tin từ hình ảnh và video. Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, việc ứng dụng thị giác máy tính vào theo dõi nhịp thở (theo dõi nhịp thở) đã mở ra nhiều cơ hội mới. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một hệ thống theo dõi nhịp thở không tiếp xúc, giúp giám sát tình trạng hô hấp của trẻ sơ sinh và người có nguy cơ đột quỵ. Hệ thống này sử dụng các thuật toán phân tích hình ảnh (phân tích hình ảnh) để xác định và theo dõi chuyển động của đối tượng trong video, từ đó phát hiện các hiện tượng bất thường như ngưng thở khi ngủ.
1.1. Tầm quan trọng của việc theo dõi nhịp thở
Nhịp thở là một trong những dấu hiệu sinh tồn quan trọng, đặc biệt ở trẻ sơ sinh và người có nguy cơ đột quỵ. Việc theo dõi nhịp thở có thể giúp phát hiện sớm các tình trạng nguy hiểm như ngưng thở. Các phương pháp theo dõi hiện tại thường yêu cầu thiết bị gắn trên cơ thể, gây khó chịu cho người dùng. Do đó, hệ thống theo dõi nhịp thở không tiếp xúc được phát triển nhằm nâng cao sự thoải mái và hiệu quả trong giám sát sức khỏe.
II. Công nghệ và phương pháp thực hiện
Hệ thống theo dõi nhịp thở sử dụng công nghệ nhận diện hình ảnh và cảm biến không tiếp xúc để thu thập và phân tích dữ liệu. Sử dụng mạng nơ-ron tích chập (trí tuệ nhân tạo) như YOLOv4, hệ thống có khả năng xác định đối tượng và khu vực xảy ra nhịp thở. Các thuật toán như Dòng quang học (cảm biến) và Phân tích thành phần chính (phân tích dữ liệu) được áp dụng để theo dõi chuyển động của đối tượng trong video. Điều này cho phép hệ thống phát hiện nhịp thở một cách chính xác và nhanh chóng, đồng thời giảm thiểu sai số trong quá trình đo.
2.1. Các thuật toán trong hệ thống
Hệ thống sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để xử lý và phân tích hình ảnh. YOLOv4 giúp xác định vị trí và nhận diện đối tượng trong video, trong khi Dòng quang học cho phép theo dõi chuyển động của các điểm đặc trưng. Phân tích thành phần chính được sử dụng để giảm chiều dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và cải thiện độ chính xác của hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể phát hiện nhịp thở với độ chính xác cao, đáp ứng nhu cầu theo dõi sức khỏe không tiếp xúc.
III. Đánh giá và kết quả thực nghiệm
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống theo dõi nhịp thở đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện các hiện tượng ngưng thở. Đặc biệt, sai số đo nhịp thở ở trẻ sơ sinh nhỏ hơn 2 nhịp thở/phút và ở người lớn nhỏ hơn 1 nhịp thở/phút. Điều này chứng tỏ giá trị thực tiễn của hệ thống trong việc giám sát sức khỏe, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp. Hệ thống cũng cho thấy khả năng hoạt động ổn định trong các điều kiện ánh sáng khác nhau và khi có tác động bên ngoài.
3.1. Ý nghĩa của kết quả
Kết quả nghiên cứu không chỉ chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ y tế trong việc theo dõi nhịp thở mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các hệ thống giám sát sức khỏe trong tương lai. Hệ thống này có thể được tích hợp với các công nghệ khác để theo dõi nhiều chỉ số sức khỏe khác nhau, từ đó góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã thành công trong việc phát triển một hệ thống theo dõi nhịp thở không tiếp xúc, ứng dụng công nghệ thị giác máy tính. Hệ thống này không chỉ giúp phát hiện nhịp thở một cách chính xác mà còn tạo cảm giác thoải mái cho người sử dụng. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến hệ thống để mở rộng khả năng theo dõi và phát hiện các bệnh lý khác, từ đó phục vụ cho nhu cầu chăm sóc sức khỏe ngày càng cao của xã hội.
4.1. Định hướng nghiên cứu tiếp theo
Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc cải thiện độ chính xác của hệ thống trong các điều kiện môi trường khác nhau, cũng như mở rộng khả năng theo dõi cho nhiều đối tượng khác nhau. Cần nghiên cứu thêm về việc tích hợp các cảm biến khác vào hệ thống để tăng cường khả năng phát hiện và giám sát sức khỏe.
