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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Toward Recognizing Nursing Activity in Endotracheal Suctioning Using Video-based Pose Estimation

http://hdl.handle.net/10228/0002001230
http://hdl.handle.net/10228/0002001230
2727af2b-a73d-4d06-a867-fb5dd9f1d5f0
名前 / ファイル ライセンス アクション
10422666.pdf 10422666.pdf (4.2 MB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-04
タイトル
タイトル Toward Recognizing Nursing Activity in Endotracheal Suctioning Using Video-based Pose Estimation
言語 en
著者 Hoang, Anh Vy Ngo

× Hoang, Anh Vy Ngo

en Hoang, Anh Vy Ngo

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Quynh, N Phuong Vu

× Quynh, N Phuong Vu

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Colley, Noriyo

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Ninomiya, Shinji

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Komizunai, Shunsuke

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Konno, Atsushi

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Nakamura, Misuzu

× Nakamura, Misuzu

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井上, 創造

× 井上, 創造

WEKO 27425
e-Rad_Researcher 90346825
Scopus著者ID 9335840200
九工大研究者情報 140

en Inoue, Sozo

ja 井上, 創造

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2024 Author
著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja
権利情報 This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we propose using pose estimation extracted from videos to recognize the nurses’ activity when doing endotracheal suctioning. Endotracheal suctioning is a sophisticated method that is very invasive and may accompany risks for patients. As home healthcare becomes more prevalent, there is an urgent need for more certified individuals who can perform endotracheal suctioning. However, quantitative research on nurse care activity recognition in endotracheal suctioning is still limited. To address this issue, our study aims to recognize 9 suctioning activities from video recordings by extracting their pose estimation to classify activities. Because the videos were taken in a real-world environment, there are some obstacles to overcome such as people in the background, and nurses standing out of the frame. Therefore, post-processing needs to be applied after estimating the pose. After pose estimation, these key points are input for Random Forest model to classify activities. Our model achieved an accuracy of 54% and F1-score of 46%.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 5th International Conference on Activity and Behavior Computing, ABC2023, September 7 - 9, 2023, Kaiserslautern, Germany (Hybrid)
言語 en
書誌情報 en : International Journal of Activity and Behavior Computing

巻 2024, 号 1, p. 1-20, 発行日 2024-05-01
出版社
出版者 九州工業大学ケアXDXセンター
言語 ja
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.60401/ijabc.1
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2759-2871
会議記述
会議名 5th International Conference on Activity and Behavior Computing, ABC2023
言語 en
回次 5
開始年 2023
開始月 09
開始日 7
終了年 2023
終了月 09
終了日 09
開催国 DEU
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/140_ja.html
論文ID(連携)
値 10422666
連携ID
値 12696
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Ver.1 2025-02-04 07:52:54.095270
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