La surveillance sans contact un pas de plus pour les services de néonatologie —

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  • Des chercheurs de l’Université d’Australie-Méridionale ont conçu un système de vision par ordinateur capable de détecter automatiquement le visage d’un petit bébé dans un lit d’hôpital et de surveiller à distance ses signes vitaux à partir d’un appareil photo numérique avec la même précision qu’un électrocardiogramme.

    L’utilisation de logiciels basés sur l’intelligence artificielle pour détecter les visages humains est désormais courante chez les adultes, mais c’est la première fois que des chercheurs développent un logiciel pour détecter de manière fiable le visage et la peau d’un bébé prématuré lorsqu’il est recouvert de tubes, de vêtements et de photothérapie.

    Des chercheurs en ingénierie et un spécialiste des soins intensifs néonatals de l’UniSA ont surveillé à distance les fréquences cardiaques et respiratoires de sept nourrissons dans l’unité de soins intensifs néonatals (USIN) du centre médical Flinders d’Adélaïde, à l’aide d’un appareil photo numérique.

    “Les bébés en soins intensifs néonatals peuvent être très difficiles à reconnaître pour les ordinateurs car leur visage et leur corps sont masqués par des tubes et d’autres équipements médicaux”, explique le professeur UniSA Javaan Chahl, l’un des principaux chercheurs.

    “De nombreux bébés prématurés sont traités par photothérapie pour la jaunisse, ils sont donc sous des lumières bleues vives, ce qui complique également la tâche des systèmes de vision par ordinateur.”

    Le « détecteur de bébé » a été développé à l’aide d’un ensemble de données de vidéos de bébés en soins intensifs néonatals pour détecter de manière fiable leur teint et leur visage.

    Les lectures des signes vitaux correspondaient à celles d’un électrocardiogramme (ECG) et, dans certains cas, semblaient surpasser les électrodes conventionnelles, confirmant la valeur de la surveillance sans contact des bébés prématurés en soins intensifs.

    L’étude fait partie d’un projet en cours d’UniSA visant à remplacer les capteurs électriques à contact par des caméras vidéo sans contact, évitant ainsi les déchirures cutanées et les infections potentielles que les tampons adhésifs peuvent causer à la peau fragile des bébés.

    Les nourrissons ont été filmés à courte distance avec des caméras haute résolution et des données physiologiques vitales extraites à l’aide de techniques avancées de traitement du signal qui peuvent détecter les changements de couleur subtils des battements cardiaques et des mouvements corporels non visibles à l’œil humain.

    Le spécialiste des soins intensifs néonatals d’UniSA, Kim Gibson, affirme que l’utilisation de réseaux de neurones pour détecter les visages des bébés est une avancée significative pour la surveillance sans contact.

    « Dans le cadre de l’USIN, il est très difficile d’enregistrer des vidéos claires de bébés prématurés. Il existe de nombreuses obstructions et l’éclairage peut également varier, il peut donc être difficile d’obtenir des résultats précis. Cependant, le modèle de détection a fonctionné au-delà de nos attentes.

    “Dans le monde, plus de 10 pour cent des bébés naissent prématurément et en raison de leur vulnérabilité, leurs signes vitaux doivent être surveillés en permanence. Traditionnellement, cela a été fait avec des électrodes adhésives placées sur la peau qui peuvent être problématiques, et nous pensons que non -la surveillance des contacts est la voie à suivre », déclare Gibson.

    Le professeur Chahl dit que les résultats sont particulièrement pertinents compte tenu de la pandémie de COVID-19 et du besoin de distanciation physique.

    En 2020, l’équipe d’UniSA a développé une technologie de première mondiale, maintenant utilisée dans les produits commerciaux vendus par la société nord-américaine Draganfly, qui mesure les signes vitaux des adultes pour dépister les symptômes du COVID-19.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université d’Australie du Sud. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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