Análisis postural sin contacto, para la evaluación de trastornos del sueño, a partir de información de profundidad
Authors
Sánchez Sánchez, José ÁngelDirector
Losada Gutiérrez, CristinaDate
2021Keywords
Análisis postural
Sin contacto
Trastornos del sueño
Sensor de profundidad
Time of Flight (ToF)
Postural analysis
Contactless
Sleep disorders
Depth sensor
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este trabajo es el desarrollo, implementación y evaluación de un sistema de detección de la
posición del paciente en la cama, a partir de la información de profundidad proporcionada por un sensor
de bajo coste basado en tiempo de vuelo, ubicado en posición frontal y elevada. Todo ello, con el objetivo
de evaluar los posibles trastornos del sueño.
Para ello, partiendo de los trabajos previos desarrollados con la cámara en posición cenital se ha implementado
un sistema que realiza una transformación de las coordenadas de la imagen, para posteriormente
extraer información de la cámara y las personas, y determinar su posición (de pie, sentadas en la cama
o tumbadas) mediante un clasificador SVM (Máquina de Soporte Vectorial). En caso de encontrarse un
paciente tumbado, se analiza si hay movimiento lateral.
El sistema desarrollado se ha evaluado experimentalmente mediante un conjunto de vídeos adquiridos
usando una cámara Kinect II y etiquetados de forma manual, permitiendo su validación. Además, se han
comparado los resultados con los obtenidos ubicando la cámara en posición cenital. The objective of this work is the development, implementation and evaluation of a system for detecting
the position of the patient in bed, based on the depth information provided by a low-cost sensor based
on time of flight, located in front and raised position. All this, with the aim of evaluating possible sleep
disorders.
To do this, a transformation of the image coordinates has been carried out in order to obtain a reference
system that simulates an image taken with the camera in a zenith position, to facilitate subsequent
analysis. An SVM classifier is then used to determine if there are people in the scene and their position
(standing, sitting in bed or lying down). If a patient is lying down, it is analyzed whether there is lateral
movement.
It has been found that the results obtained with the camera in the frontal location are similar to those
obtained with the sensor in the zenith position, detecting the locations of people with high hit rates.
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TFG_Sanchez_Sanchez_2021.pdf | 4.323Mb |
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