Grabador de vídeo de imágenes médicas con visión por computadora y desenfoque facial
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1297Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Grabación de Vídeo, Cirugía LaparoscópicaResumen
Las soluciones modernas para registrar procedimientos médicos representan una tecnología de vanguardia que aún está surgiendo y enfrentando desafíos. Este artículo presenta Life Surgery Box, un videograbador brasileño autónomo de imágenes sincronizadas y multimodales. Objetivo: presentar el desarrollo y prototipado del equipo, destinado a ser utilizado tanto en quirófanos como en consultorios médicos. Método: consiste en describir sus arquitecturas de hardware y software, centrándose en un algoritmo de desenfoque facial basado en inteligencia artificial. Resultados: destacan las optimizaciones de rendimiento para el procesamiento eficiente de video y los artefactos generados por el equipo. Conclusión: la solución propuesta ejemplifica los avances tecnológicos y representa un aporte innovador a la tecnología de la salud.
Citas
Scherer L A, Chang M C, Meredith J W, Battistella F D. Videotape review leads to rapid and sustained learning. Am J Surg. 2003;185(6):516–20. https://doi.org/10.1016/S0002-9610(03)00062-X.
Bonrath E M, Gordon L E, Grantcharov T P. Characterising ‘near miss’ events in complex laparoscopic surgery through video analysis. BMJ Qual Saf. 2015; 24(8):516–21. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2014-003816.
Hu Y Y, Peyre S E, Arriaga A F, et al. Postgame analysis: using video-based coaching for continuous professional development. J Am Coll Surg. 2012; 214(1):115–24. https://doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2011.10.009.
Bogen E M, Augestad K M, Patel H R, Lindsetmo R O. Telementoring in education of laparoscopic surgeons: An emerging technology. World J Gastrointest Endosc. 2014;6(5):148–55. https://doi.org/10.4253/wjge.v6.i5.148.
Møller K E, Sørensen J L, Topperzer M K, Koerner C, Ottesen B, Rosendahl M, Grantcharov T, Strandbygaard J. Implementation of an Innovative Technology Called
the OR Black Box: A Feasibility Study. Surg Innov. 2023;30(1):64-72. https://doi.org/10.1177/15533506221106258.
Rex D K, Hewett D G, Raghavendra M, Chalasani N. The impact of videorecording on the quality of colonoscopy performance: a pilot study. Am J Gastroenterol. 2010;105(11):2312-7. https://doi.org/10.1038/ajg.2010.245.
Bergström H, Larsson L G, Stenberg E. Audio-video recording during laparoscopic surgery reduces irrelevant conversation between surgeons: a cohort study. BMC Surg. 2018;18(1):92. https://doi.org/10.1186/s12893-018-0428-x.
Silas M R, Grassia P, Langerman A. Video recording of the operating room--is anonymity possible? J Surg Res. 2015;197(2):272-6. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.03.097.
International Electrotechnical Commission. IEC 60601-1: Medical electrical equipment - Part 1: General requirements for basic safety and essential performance. Revision 3.2. August 2020.
Minaee S, Luo P, Lin Z, Bowyer K. Going Deeper Into Face Detection: A Survey. 2021. ArXiv. /abs/2103.14983.
Feng Y, Yu S, Peng H, Li Y, Zhang J. Detect Faces Efficiently: A Survey and Evaluations. 2021. ArXiv. https://doi.org/10.1109/TBIOM.2021.3120412.
Deng J, Guo J, Zhou Y, Yu J, Kotsia I, Zafeiriou S. RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild. 2019. ArXiv. /abs/1905.00641.
RetinaFace in PyTorch. https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface.
Yang S, Luo P, Loy C C, Tang X. WIDER FACE: A Face Detection Benchmark. 2015. ArXiv. /abs/1511.06523.
Howard A G, Zhu M, Chen B, Kalenichenko D, Wang W, Weyand T, Andreetto M,
Adam H. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. 2017. ArXiv. /abs/1704.04861.
Zhu Y, Cai H, Zhang S, Wang C, Xiong Y. TinaFace: Strong but Simple Baseline for Face Detection. 2020. ArXiv. /abs/2011.13183.
Liu Y, Tang X, Wu X, Han J, Liu J, Ding E. HAMBox: Delving into Online High-quality Anchors Mining for Detecting Outer Faces. 2019. ArXiv. /abs/1912.09231.
Li J, Wang Y, Wang C, Tai Y, Qian J, Yang J, Wang C, Li J, Huang F. DSFD: Dual Shot Face Detector. 2018. ArXiv. /abs/1810.10220.
He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. 2015.
ArXiv. /abs/1512.03385.
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