Aplicación de técnicas IA a sensorización FLIR para camas robotizadas para evitar úlceras
Zhang, Rongrong
Carrabina Bordoll, Jordi, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Comunicació Audiovisual i Publicitat)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Aplicació de tècniques IA a sensorització FLIR per a llits robotitzats per evitar úlceres
Títol variant:	Application of AI techniques to FLIR sensorization for robotic beds to prevent ulcers
Data:	2023
Resum:	En el ámbito médico, el tratamiento de las úlceras por presión siempre ha sido de vital importancia para los pacientes que padecen enfermedades que los mantienen encamados durante períodos prolongados. Este proyecto en colaboración con la empresa Control-Live SL, se enfoca en el desarrollo de un sistema de identificación de los puntos de presión utilizando el aprendizaje profundo, aprovechando una base de datos pública de imágenes llamada SLP (Simultaneously-collected multimodal Lying Pose). Este proyecto utiliza la red neuronal convolucional HRNet para construir el esqueleto y determinar los puntos clave de las articulaciones del cuerpo humano. Estos puntos son fundamentales para identificar y localizar los puntos de presión del paciente.
Resum:	En l'àrea mèdica, el tractament de les úlceres per pressió sempre ha estat de vital importància per als pacients que pateixen malalties que els tenen enllitats durant períodes llargs de temps. Aquest projecte, en col·laboració amb l'empresa Control-Live SL, s'enfoca al desenvolupament d'un sistema d'identificació dels punts de pressió utilitzant l'aprenentatge profund, aprofitant una base de dades pública d'imatges anomenada SLP (Simultaneously-collected multimodal Lying Pose). Aquest projecte utilitza la xarxa neuronal convolucional HRNet per construir l'esquelet i determinar els punts clau de les articulacions del cos humà. Aquests punts són fonamentals per identificar i localitzar els punts de pressió del pacient.
Resum:	In the medical domain, the treatment of pressure ulcers has always been of vital importance for patients suffering from illnesses that let them lying in bed for longer periods of time. This project, partnered with Control-Live SL company, focuses on the development of a pressure point identification system using deep learning. We use images stored in the public database called SLP (Simultaneously-collected multimodal Lying Pose). This project uses the convolutional neuronal network HRNet to build the skeleton and determine the key joint points of the human body. These points are essential to identify and locate the patient's pressure points.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Castellà
Titulació:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Enginyeria de Computadors
Matèria:	Úlceres per pressió (UPP) ; Estimació de posició humana (hpe) ; Aprenentatge profund ; HRNet ; Punts claus d'articulacions ; Esqueletització ; HRpose ; Punts de pressió ; Base de dades slp ; Úlceras por presión (UPP) ; Estimación de pose humana (hpe) ; Aprendizaje profundo ; Puntos claves de articulaciones ; Esqueletización ; Puntos de presión ; Base de datos slp ; Pressure ulcers (PUs) ; Human pose estimation (hpe) ; Deep learning ; Joint hotspots ; Skeletonization ; Pressure points ; Dataset slp

13 p, 1.2 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG