Monitoring hand hygiene via temporal video processing
Zamansal video işleme ile el hijyen takibi
- Tez No: 768063
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞENUR BUDAK, DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
lin insanlarla ve yüzeylerle olan aşırı teması, bulaşıcı hastalıkların hızla yayılmasına sebep olmaktadır. Artan bu infeksiyon hızı da hasta sorunlarına, hastanede uzun kalış sürelerine, finansal problemlere ve hatta ölümlere neden olabilmektedir. Bundan dolayı, özellikle de Coronavirüs hastalığı pandemisi nedeniyle, el hijyeni her zamankinden daha hayati bir önem kazanmıştır. Dünya Sağlık Örgütü'nün önermiş olduğu belirli el hareketleriyle gerçekleştiren başarı el yıkama, hijyeni korumak ve kontaminasyonu önlemek için gerekli bir prosedürdür. Bu tezin amacı, başarılı el yıkama sürecini takip etmek için kullanılabilecek bir el yıkama izleme sistemi sunmaktır. El yıkamada sürecinde hareketlerin tanınmasında bilgisayarlı görme ve derin öğrenme dünyasındaki yaklaşımlardan yararlanılmaktadır. Görüntü düzlemindeki piksellerin hareketini ele alan optik akış yöntemi, RGB el yıkama videolarından alınan tekli ve çoklu görüntüleri zenginleştirmek için kullanılır. El hareketlerini sınıflandırmak için, evrişimsel sinir ağı (CNN), uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve görüntü dönüştürücü (ViT) tabanlı çeşitli derin öğrenme yaklaşımları bu zenginleştirilmiş girdilerle beslenir. Deneylerimiz, optik akışın orijinal görüntülerle birlikte kullanıldığında modellerin performansını iyileştirdiğini açıkça göstermektedir. Ayrıca, en iyi sonuçlar, ellerin zamansal ilişkisini daha iyi yakalama eğiliminde olan ve optik akış açılarını içeren uçtan uca CNN-LSTM modeli ile elde edilmiştir (%93,84).
Özet (Çeviri)
The rapid spread of infectious diseases is caused by excessive hand contact with people or surfaces. These increased infection rates can result in patient problems, lengthy hospital stays, financial difficulties and even deaths. Therefore, hand hygiene has been of more vital importance than ever, especially due to the Coronavirus disease pandemic. Successful hand sanitization using the World Health Organization's (WHO) suggested hand movement sequences is a crucial procedure in preserving hygiene and reducing contamination. The purpose of this thesis is to offer a hand sanitization monitoring framework that can be used to ensure that the proper handwashing procedure is followed. Approaches in the world of computer vision and deep learning are utilized in the action recognition of hand movements in the handwashing process. The optical flow method, which addresses the movement of pixels in the image plane, is used to enrich single and multiple images taken from RGB handwashing videos. For classifying hand movements, diverse deep learning approaches based on convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), and vision transformer (ViT) are fed with these enriched inputs. Our experiments clearly show that optical flow advances the performance of models when used along with original images. Besides, the best results are obtained by the end-to-end CNN-LSTM model including the angles of motion, which tends to better capture the temporal dependence of hands (93.84%).
Benzer Tezler
- Cerrahi yoğun bakım ünitesinde görev yapan sağlık çalışanlarının el yıkama durumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of hand washing situations of health care workers working in surgical intensive care unit
MURAT ERTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
HemşirelikHasan Kalyoncu ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZERRİN ÇİĞDEM
- Santral venöz kateter ilişkili kan dolaşımı enfeksiyonu gelişiminin ve risk faktörlerinin prospektif olarak izlenmesi
Prospective monitoring of the development and risk factors of central venous catheter-related bloodstream infection
SELİN YALINÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPAY ARI
- Bakım paketi uygulamasının ventilatör ilişkili pnömoni hızına etkisinin incelenmesi
Investigation of implementation care bundle to the ventilator associated pneumonia rates
ALİYE OKGÜN ALCAN
Doktora
Türkçe
2015
HemşirelikEge ÜniversitesiCerrahi Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA DEMİR KORKMAZ
- Yoğun bakım ünitelerinde ventilatör ilişkili pnömoni ve santral venöz kateter ilişkili kan dolaşımı enfeksiyonları önlem paketlerinin etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effectiveness of prevention packages for ventilator-associated pneumonia and central line-associated bloodstream infection in intensive care units
SANAZ HAMIDI
Doktora
Türkçe
2024
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiHastane Enfeksiyon Kontrolü Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET EROĞLU
- Çocuklarda periferik venöz kateter ilişkili enfeksiyonları önleme paketinin kateter komplikasyonlarına etkisi
The effect of the peripheral venous catheter-relatedinfection prevention bundle on the peripheral cathetercomplications in children
SIRMA YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Okan ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÇİN BOZKURT