안면 인식 기술로 어려운 기도 자동 평가 (PeScho)
자동 얼굴 분석 및 인공 지능을 통한 어려운 환기 및 삽관 자동 평가
연구 개요
상태
상세 설명
모든 기관 삽관은 환자의 필수 병력을 확보하고, 수술 전 동반 질환이 있는 경우 환자의 상태를 최적화하고, 수술 당일에 가장 적합한 마취 방법을 선택하기 위해 수술 전 선별 및 평가가 필요합니다. . 이 평가의 목적은 오늘날에도 마취 관련 폐쇄 청구 연구에서 소송의 첫 번째 원인을 나타내는 어려운 기도의 예측 변수와 같은 잠재적인 마취 문제를 식별하는 것입니다.
수술 전 평가 절차의 첫 번째 단계에서 환자는 소프트웨어로 분석됩니다. 환자는 10분 동안 일련의 테스트를 통해 자동으로 안내되며 소프트웨어는 환자를 다음 섹션에 설명된 5가지 범주 중 하나로 분류하기 위해 환자의 형태학적 및 동적 특징을 실시간으로 분석합니다. 정확한 앞니 사이 거리(입 열림), 열린 입의 해부학적 지표(목젖, 기둥, 편도선, 혀, 후인두)의 가시성 및 감지와 같은 어려운 환기 및 삽관(정적 및 동적)과 관련된 세부 사항, thyro-mental 거리, 목 둘레, 최대 전방 및 후방 움직임을 통한 목 이동성. 분석은 다음에 의해 수행됩니다.
- 높은 수준의 정확도와 극단적인 포즈(얼굴의 좌우 회전 및 위아래 움직임)에 대한 견고성으로 얼굴과 목을 감지, 설명 및 추적할 수 있는 강력한 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이러한 관련 조치를 자동으로 계산합니다.
- 구강 내 구조를 설명하고 계산하기 위한 강력한 이미지 처리 기술을 개발합니다. 두 세트의 측정은 환자를 분류할 수 있는 기계 학습 접근 방식으로 결합됩니다. 분석 결과와 모든 단일 테스트의 모든 녹화 비디오는 중앙 데이터베이스에 저장되고 의사가 수술 전 상담을 계속하기 위해 실시간으로 액세스합니다.
그런 다음 환자는 처음 계획된 시간에 계획된 수술을 받고 이를 위해 삽관됩니다. 수술실에서 삽관 등급의 적절한 기록은 문서화되어 평가 데이터베이스에 도입됩니다. 이를 통해 데이터베이스는 기계 학습 알고리즘의 자동 예측 가능성을 향상시키기 위해 평가 및 최종 수술 후 삽관 점수와 함께 발전할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Patrick Schoettker, Assoc Prof
- 전화번호: +41795561043
- 이메일: patrick.schoettker@chuv.ch
연구 장소
-
-
VD
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Lausanne, VD, 스위스, 1011
- 모병
- Dpt of Anesthesiology, University of Lausanne CHUV
-
연락하다:
- Patrick Schoettker, Assoc Prof
- 전화번호: +41795561043
- 이메일: patrick.schoettker@chuv.ch
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수석 연구원:
- Patrick Schoettker, Assoc Prof
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 성인 환자(15세)
- 전신마취를 위해 기관내삽관이 필요한 환자
제외 기준:
-환자 거부
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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어려운 삽관
전신 마취를 위해 기관 삽관이 필요한 일반 인구
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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어려운 삽관의 전산화된 분류
기간: 1 일
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인공지능에 의한 삽관 난이도 3등급 자동 분류
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1 일
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Patrick Schoettker, Assoc Prof, University of Lausanne Hospitals
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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