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CL-SPO2NET：基于非接触视频的SPO2估计的对比度学习时空注意网络
摘要：基于视频的外围氧饱和度（SPO2）估计，仅利用RGB摄像机，提供了一种非接触式方法来测量血氧水平。先前的研究将稳定且不变的环境设定为非接触式血氧估计的前提。此外，他们还利用了少量标记的数据进行系统培训和学习。但是，使用小数据集训练最佳模型参数是一项挑战。血氧检测的准确性很容易受到环境光和受试者运动的影响。为了解决这些问题，本文提出了一个对比度学习时空注意网络（CL-SPO2NET），这是一个用于基于视频的SPO2估计的创新的半监督网络。在包含面部或手部区域的视频段中发现了远程光绘画（RPPG）信号中的时空相似性。随后，将深层神经网络与机器学习专业知识相结合，从而估算了SPO2。在小规模标记的数据集的情况下，该方法具有良好的可行性，在稳定的环境中，摄像机和参考脉冲血氧仪之间的平均绝对误差为0.85％，在面部旋转情况下具有1.13％的照明频率为1.13％。
1 PO230 国家和市场
“在所有这些计算中，我只想阐明原理，几乎无需指出，我的整个基础都是随机假设的，只是为了举例说明。结果虽然程度不同，但原则上是相同的。……我的目标是简化这个问题” （Ricardo 1951-1973，第 1 卷，第 121-122 页）。