Intensive-care unit patients monitoring by computer vision system

In this project, we propose an automatic computer vision system for patient monitoring at the Intensive-Care Unit (ICU). These patients require constant monitoring and, due to the high costs associated to equipment and staff necessary, the design of an automatic system would be helpful. Depth imaging technology has advanced dramatically over the last few years, finally reaching a consumer price point with the launch of Kinect. These depth images are not affected by the lighting conditions and provide us a good vision, even without any light, so we can monitorize the patients 24 hours a day. In this project, we worked on two of the parts of the object detection systems: the descriptor and classifier. Concerning the descriptor, we analyzed the performance of one of the most used descriptors for object detection in RGB images, the Histogram of Oriented Gradients, and we have proposed a descriptor designed for depth images. It is shown that the combination of these two descriptors increases system accuracy. As to the detection, we have done various tests. We analyzed the detection of patient body parts separately, and we have used a model where the patient is divided into multiple parts and each part is modeled with a set of templates, demonstrating that the use of a model helps to improve detection. Resum En aquest projecte, es proposa un sistema automàtic de monitorització de pacients de la Unitat de Cures Intensives (UCI). Aquests pacients necessiten una vigilància continua i, degut als alts costos associats al material i al personal necessari, sorgeix la necessitat de dissenyar un sistema automàtic que garanteixi la monitorització reduïnt els costos. Durant els darrers anys, les tècniques associades a les imatges de profunditat han avançat de forma notòria. Arrel de la sortida al mercat de la Kinect, la qual permet obtenir aquest tipus d’imatges a un preu assequible, les imatges de profunditat han agafat més força i s’han convertit en una tecnología ampliament utilitzada. Degut a que les imatges de profunditat no es veuen afectades per les condicions de llum, és possible monitoritzar al pacient durant les 24 hores del dia, sense necessitat de cap sistema especial de visió noctura. En aquest projecte, s’ha treballat en dues de les parts dels sistemes de detecció d’objectes: el descriptor i el classificador. Referent al descriptor, s’ha analitzat el funcionament d’un dels descriptor més utilitzats per a detecció d’objectes en imatges RGB, l’Histograma de Gradients Orientats, i s’ha proposat un descriptor pensat per a les imatges de profunditat. Podem veure que la combinació d’aquests dos descriptor augmenta la precisió del sistema. En quant a la detecció, s’han realitzat diverses proves. S’ha analitzat la detecció de les parts del cos del pacient per separat i la detecció del pacient utilitzant un model creat a partir de les diferents parts del cos, demostrant així que l’ús d’un model ajuda a millorar la detecció. Resumen En este proyecto, se propone un sistema automático de monitorización de pacientes de la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI). Estos pacientes necesitan una vigilancia continua y, debido a los altos costes asociados al material y al personal necesario, surge la necesidad de diseñar un sistema automático que garantice dicha monitorización reduciendo los costes. Durante los últimos años, las técnicas asociadas a las imágenes de profundidad han avanzado de forma notoria. A raíz de la salida al mercado de la Kinect, la cual permite obtener este tipo de imágenes a un precio asequible, las imágenes de profundidad han tomado un papel más importante y se han convertido en una tecnología ampliamente utilizada. Debido a que las imágenes de profundidad no se ven afectadas por las condiciones de luz, es posible monitorizar al paciente durante las 24 horas del día, sin necesidad de ningún sistema especial de visión nocturna. En este proyecto, se ha trabajado en dos de las partes de los sistemas de detección de objetos: el descriptor y el clasificador. Referente al descriptor, se ha analizado el funcionamiento de uno de los descriptores más utilizados para la detección de objetos en imágenes RGB, el Histograma de Gradientes Orientados, y se ha propuesto un descriptor pensado para las imágenes de profundidad. Podemos ver que la combinación de estos dos descriptores aumenta la precisión del sistema. En cuanto a la detección, se han realizado diferentes pruebas. Se ha analizado la detección de las partes del cuerpo del paciente por separado y la detección del paciente utilizando un modelo creado a partir de las diferentes partes del cuerpo, demostrando así que el uso de un modelo ayuda a mejorar la detección.