Бидний тухай
Багш ажилтан
Нярайн эрчимт эмчилгээний тасаг (NICU)-т амьсгалын тоог (RR) тасралтгүй хянах нь эмнэлзүйн доройтлыг илрүүлэх болон нярайн эндэгдлийг бууруулахад нэн чухал ач холбогдолтой. Амин үзүүлэлт хэмжих уламжлалт аргууд нь нярайн эмзэг арьсыг цочроох, халдварын эрсдэл үүсгэх, мөн хөдөлгөөнийг хязгаарлах сул талтай байдаг. Энэхүү судалгаанд эрчимт эмчилгээний тасгийн нярайн амьсгалын тоог хүрэлцэхгүйгээр, тасралтгүй хэмжих дулааны зураглалд суурилсан машин сургалтын аргыг танилцуулж байна. Энэ систем нь нярайгаас 1 метр зайнаас 320×240 пикселээр, секундэд 30 фреймийн хурдтай авсан дулааны дүрсийг ашигласан бөгөөд хамар орчмыг сонирхлын бүс (ROI) болгон тодорхойлсон. Сонирхлын бүсийг автоматаар тодорхойлохын тулд YOLO алгоритмд суурилсан машин сургалтын аргыг боловсруулан, ашигласан. Нярайн дулааны зургийг Twilight Shifted алгоритм ашиглан өнгөт зураг руу хувирган, хөдөлгөөнөөс болон камерын чичиргээнээс үүсэх шуугианыг Гауссын шүүлтүүрээр шүүж, шуугианы нөлөөг багасгасан. Машин сургалтаар илрүүлсэн сонирхлын бүсэд Channel and Spatial Reliability Tracker (CSRT) тракинг алгоритм ашиглав. Богино хугацааны амьсгалын динамикийг харахын тулд оролтын бичлэгийг 10 секундийн сегментүүдэд хувааж, амьсгалын дохиод оргил илрүүлэх алгоритм хэрэгжүүлэн амьсгалын тоог breath per minute (bpm) нэгжээр илэрхийлсэн. Клиникийн баталгаажуулалтыг “Монгол Улсын Эх, Нярай, Эмэгтэйчүүдийн төв”-д 4–28 хоногтой 11 нярайд хийсэн. Нэг нярайд 60 хэмжилт хийснээр нийт 660 хэмжилтийн өгөгдөл цуглуулсан. Амьсгалын жишиг утгыг тогтоохдоо синхрончлогдсон өнгөт бичлэгт EVM аргыг ашиглан хэвлийн хөдөлгөөнийг өсгөж, нүдэн баримжаагаар тоолсон. Сонирхлын бүс илрүүлэх машин сургалтын загвар 0.995 recall болон 0.995 mAP үзүүлэлттэйгээр маш өндөр гүйцэтгэлтэй ажилласан. Энэ системийн хэмжсэн амьсгалын тоо нь жишиг утгатай өндөр хамаарал (r = 0.9, p < 0.001) үзүүлсэн бөгөөд 95%-ийн тохирлын хязгаар нь – 5.62-аас 6.92 bpm хооронд байсан. Эдгээр үр дүн нь энэ системийг нярайн эрчимт эмчилгээний тасагт амьсгалын тоог тасралтгүй, хүрэлцэхгүй аргаар хянах боломжтой шийдэл болохыг харуулж байна.
Continuous monitoring of respiratory rate (RR) in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) is critical for early detection of clinical deterioration and reducing neonatal mortality. Traditional methods often cause skin irritation, risk infection, and restrict movement. This study proposes a NonContact Respiratory Monitoring System (NCRMS) using a single thermal camera for unobtrusive, continuous RR monitoring in the NICU. The NCRMS captures thermal images (320×240 pixels, at 30 fps) of the nasal region of interest (ROI) from approximately 1 meter. YOLO was employed to train a nasal ROI detection model in the ICU environment. Motion-induced artifacts were mitigated using the Channel and Spatial Reliability Tracker (CSRT), with tracking performance enhanced through Twilight Shifted colormap and Gaussian filtering. To capture short-term respiratory dynamics, RR estimation was performed on 10- second segments by identifying inhalation peaks detection in breaths per minute (bpm). Clinical validation was conducted on 11 neonates (aged 4–28 days) at the Center for Mothers, Neonates, and Women in Mongolia. Each neonate underwent 60 measurements, resulting in a total of 660 measurements. Reference RR was obtained by visual counting of synchronized RGB videos. The nasal ROI detection model performed excellently, with 0.995 recall and 0.995 mAP. The NCRMS showed a strong correlation with reference RR (r = 0.9, p < 0.001), with 95% limits of agreement between –5.62 and 6.92 bpm (𝝈 = 0.65 bpm). These results support NCRMS as a viable, non-contact alternative for continuous RR monitoring in neonatal care.
