Implementaci\u00f3n del sistema en ColumbiaDoctors, que destaca los componentes econ\u00f3micos de los que consta nuestro sistema. Cr\u00e9dito: Laboratorio de Sistemas Inteligentes y Conectados de Columbia\/Ingenier\u00eda de Columbia Investigadores de Columbia Engineering y la Escuela de Salud P\u00fablica Mailman han inventado un sistema que puede tomar autom\u00e1ticamente la temperatura de las personas que pasan caminando, haciendo sus propios asuntos, a una distancia de hasta tres metros; nadie tiene que pararse frente a una c\u00e1mara durante unos segundos para tomar una medida. Y nadie necesita estar all\u00ed para leer la medida y aprobar la entrada de la persona. <\/p>\n
\u00abMediante el uso de algoritmos y modelos avanzados, hemos desarrollado una forma econ\u00f3mica para hospitales, restaurantes, estaciones de metro, escuelas, edificios de gran altura con ascensores y m\u00e1s para realizar pruebas de detecci\u00f3n de fiebre sin interrumpir el flujo normal del tr\u00e1fico, ayudando restaurar cierta cantidad de ‘normalidad’ en nuestra vida cotidiana\u00bb, dijo el l\u00edder del equipo Fred Jiang, profesor asociado de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica, a quien se le ocurri\u00f3 la idea despu\u00e9s de ver c\u00f3mo el hospital de su esposa se vio abrumado durante la pandemia por la cantidad de personas que entraban por la entrada. . \u00abUna enfermera tuvo que escanear a cada persona que se encontraba muy cerca y no garantiz\u00f3 que todos los que pasaban no tuvieran fiebre, ya que las personas pueden tomar antifebriles\u00bb.<\/p>\n
Jiang es un experto en sistemas integrados inteligentes. sistemas y sus aplicaciones en inform\u00e1tica m\u00f3vil y port\u00e1til, entornos construidos inteligentes, Internet de las cosas y aplicaciones de salud conectadas. Se asoci\u00f3 con Andrew Rundle, profesor de epidemiolog\u00eda, para explorar formas de mejorar la precisi\u00f3n de las c\u00e1maras termogr\u00e1ficas econ\u00f3micas. Actualmente existen dos m\u00e9todos para realizar la detecci\u00f3n de fiebre sin contacto: term\u00f3metros infrarrojos sin contacto como una \u00abpistola de term\u00f3metro\u00bb y sistemas de termograf\u00eda infrarroja, o \u00abc\u00e1maras t\u00e9rmicas\u00bb. Estos enfoques requieren que las personas permanezcan cerca del dispositivo durante unos segundos, interrumpiendo el flujo de tr\u00e1fico, o son muy costosos, lo que impide una adopci\u00f3n generalizada. La experiencia de Jiang en el uso de sensores de bajo costo combinados con procesamiento de se\u00f1ales y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, y el amplio conocimiento de epidemiolog\u00eda de Rundle llevaron al equipo a crear SIFTER, un sistema de bajo costo basado en una c\u00e1mara t\u00e9rmica RGB para la detecci\u00f3n continua de fiebre de varias personas. <\/p>\n
SIFTER tiene tres componentes: un nodo sensor, un servidor en la nube y una interfaz de usuario basada en la web. Utiliza una cantidad menor de sensores de bajo costo, puede funcionar continuamente en diferentes condiciones ambientales y puede evaluar a varias personas simult\u00e1neamente sin requerir la participaci\u00f3n activa de los evaluadores. El sistema detecta y rastrea cabezas en los dominios RGB y t\u00e9rmicos, construye modelos de mapas de calor t\u00e9rmico para cada persona rastreada y clasifica a las personas seg\u00fan tengan o no fiebre. Puede tomar caracter\u00edsticas clave de temperatura de cabezas in situ a una distancia de hasta tres metros y producir predicciones de detecci\u00f3n de fiebre en tiempo real, mejorando significativamente el rendimiento de detecci\u00f3n y minimizando la interrupci\u00f3n de las actividades normales. <\/p>\n
El equipo prob\u00f3 SIFTER en el mundo real, durante 10 meses en colaboraci\u00f3n con ColumbiaDoctors en su cl\u00ednica del centro de la ciudad de Nueva York, con el apoyo de Teresa Spada, directora de operaciones de pr\u00e1ctica en ColumbiaDoctors Midtown. Examin\u00f3 a m\u00e1s de 4000 personas, con un error de medici\u00f3n de 0,4 Fahrenheit a dos metros y alrededor de 0,6 Fahrenheit a 3,5 metros. En comparaci\u00f3n, la mayor\u00eda de los esc\u00e1neres t\u00e9rmicos infrarrojos en el mercado, que cuestan varios miles de d\u00f3lares, tienen un error de medici\u00f3n de 1 Fahrenheit medido dentro de 0,5 metros. SIFTER puede lograr una tasa de positivos verdaderos del 100 % con una tasa de positivos falsos del 22,5 % sin necesidad de interacci\u00f3n humana, superando en gran medida la l\u00ednea de base[6], que ve una tasa de positivos falsos del 78,5 %.<\/p>\n
El software integrado de SIFTER es abierto. fuente y el hardware cuesta menos de $ 500 para configurar y operar. El componente de procesamiento de datos es proporcionado de forma gratuita por el Laboratorio de Sistemas Inteligentes y Conectados de Columbia de Jiang como un servicio en la nube en entornos en contenedores, lo que permite que cualquier persona implemente esta soluci\u00f3n econ\u00f3mica en cualquier lugar del mundo.<\/p>\n
Todo el extremo a -El sistema final est\u00e1 completamente automatizado, por lo que no es necesario que nadie tome medidas manualmente ni analice los resultados. Los investigadores construyeron SIFTER utilizando una c\u00e1mara termogr\u00e1fica FLIR One Pro junto con un procesador integrado Jetson Nano para mantener sus costos bajos. El sistema utiliza procesamiento de se\u00f1ales, visi\u00f3n por computadora y aprendizaje profundo para identificar \u00abcaracter\u00edsticas\u00bb o partes relevantes de la cara de una persona, detectar las cabezas de las personas, rastrear sus movimientos y estimar la orientaci\u00f3n de la cabeza utilizando im\u00e1genes de c\u00e1mara t\u00e9rmica y RGB. Luego, en funci\u00f3n de la orientaci\u00f3n de la cabeza y las im\u00e1genes de la c\u00e1mara t\u00e9rmica, el sistema extrae la temperatura de los parches de piel que no est\u00e1n cubiertos y los mapea en un modelo de nube de puntos 3D de la cabeza de todos. El sistema toma estas lecturas de temperatura de diferentes partes de la cara y utiliza modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para estimar la temperatura corporal de la persona y determinar si tiene fiebre.<\/p>\n
Proceso de generaci\u00f3n de modelos de cabeza 3D de cada individuo y mapeo de lecturas de temperatura en cada parte de la cabeza. Cr\u00e9dito: Laboratorio de Sistemas Inteligentes y Conectados de Columbia\/Columbia Engineering <\/p>\n
Para controlar la distancia entre las personas y el esc\u00e1ner, los investigadores primero calcularon la distancia entre la cabeza de una persona y la c\u00e1mara, seg\u00fan la proyecci\u00f3n en perspectiva (los objetos m\u00e1s cercanos parecen m\u00e1s grandes que los objetos m\u00e1s alejados). de distancia) y visi\u00f3n est\u00e9reo (percepci\u00f3n de profundidad basada en la distancia entre c\u00e1maras RGB y t\u00e9rmicas). Luego modelaron la transmisi\u00f3n f\u00edsica del calor de la piel de una persona a la c\u00e1mara en t\u00e9rminos de cu\u00e1n lejos est\u00e1 una persona y la usaron para calibrar y eliminar el ruido resultante de fen\u00f3menos como la atenuaci\u00f3n (cuanto m\u00e1s tiempo viaja una fuerza a trav\u00e9s de cualquier medio, m\u00e1s se aten\u00faa y m\u00e1s d\u00e9bil ser\u00e1 la lectura que recibir\u00e1). Finalmente, para mejorar a\u00fan m\u00e1s la eficiencia del sistema, el equipo combin\u00f3 el modelado f\u00edsico con m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico basados en datos para mejorar a\u00fan m\u00e1s y dar cuenta de la ca\u00edda en las lecturas de temperatura a distancia.<\/p>\n
Jiang y Rundle est\u00e1n trabajando actualmente para mejorar SIFTER en t\u00e9rminos de alcance y precisi\u00f3n, para que el sistema se pueda implementar en m\u00e1s escenarios, como en grandes espacios abiertos y centros de transporte. Tambi\u00e9n est\u00e1n ampliando su sistema para crear un \u00abSistema Mundial de Vigilancia de la Visi\u00f3n de la Gripe y las Enfermedades Emergentes\u00bb, que administrar\u00e1n conjuntamente. El equipo planea usar este sistema como una herramienta de vigilancia de la salud p\u00fablica para detectar enfermedades infecciosas emergentes y gripe, que monitorea continuamente la cantidad de personas en p\u00fablico mientras experimentan fiebre. Cuando el sistema detecte que la prevalencia de personas con fiebre ha aumentado por encima de una tasa normal de fondo baja, se alertar\u00e1 a las autoridades de salud p\u00fablica para que inicien protocolos m\u00e1s profundos de vigilancia y detecci\u00f3n de enfermedades infecciosas. <\/p>\n
El sistema en acci\u00f3n, midiendo la temperatura de las personas que realizan sus actividades diarias. Cr\u00e9dito: Laboratorio de sistemas inteligentes y conectados de Columbia\/Columbia Engineering <\/p>\n
\u00abEstamos muy entusiasmados con SIFTER\u00bb, agreg\u00f3 Rundle. \u00abLa fiebre es un s\u00edntoma de muchas enfermedades infecciosas, y este sistema proporcionar\u00e1 un medio continuo, casi en tiempo real y de bajo costo para detectar picos en la cantidad de personas que experimentan fiebre. Vemos a SIFTER como un complemento de otros m\u00e1s costosos y sistemas de vigilancia de salud p\u00fablica m\u00e1s lentos que se basan en pruebas de laboratorio e informes de casos. Esperamos que este sistema ayude a mejorar la detecci\u00f3n de enfermedades infecciosas emergentes y aumentos repentinos de la gripe estacional\u00bb. -19 detecci\u00f3n de fiebre? No hay pruebas suficientes para saber M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> El estudio se titula \u00abUn sistema in situ de bajo costo para la detecci\u00f3n continua de fiebre en varias personas\u00bb y ha sido aceptado en la 21.\u00aa Conferencia ACM\/IEEE sobre informaci\u00f3n. Processing in Sensor Networks (IPSN 2022), del 4 al 6 de mayo de 2022, en Mil\u00e1n, Italia. Proporcionado por la Facultad de ingenier\u00eda y ciencias aplicadas de la Universidad de Columbia .com\/news\/2022-02-low-cost-in-situ-multi-person-fever-screening.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Implementaci\u00f3n del sistema en ColumbiaDoctors, que destaca los componentes econ\u00f3micos de los que consta nuestro sistema. Cr\u00e9dito: Laboratorio de Sistemas Inteligentes y Conectados de Columbia\/Ingenier\u00eda de Columbia Investigadores de Columbia Engineering y la Escuela de Salud P\u00fablica Mailman han inventado un sistema que puede tomar autom\u00e1ticamente la temperatura de las personas que pasan caminando, haciendo … Continuar leyendo \u00abUn sistema in situ de bajo costo para la detecci\u00f3n continua de fiebre en varias personas\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-8021","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8021","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8021"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8021\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8021"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8021"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8021"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}