Visual inspection of chest compressions during cardiopulmonary resuscitation
Vizuální kontrola stlačování hrudníku při kardiopulmonální resuscitaci
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/210792Identifikátory
SIS: 291775
Kolekce
- Kvalifikační práce [12352]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Holeňa, Martin
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Informatika se specializací Umělá inteligence
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwaru a výuky informatiky
Datum obhajoby
18. 6. 2026
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
zpracování obrazu|detekce objektů|hluboké učení|kardiopulmonální resuscitaceKlíčová slova (anglicky)
image processing|object detection|deep learning|cardiopulmonary resuscitationMonitorování kardiopulmonální resuscitace v reálném čase standardně vyžaduje specializo- vaný kontaktní hardware. Tato práce představuje bezkontaktní softwarové řešení pro měření frekvence kompresí hrudníku přímo z videozáznamu mobilního telefonu. Využitím architektury YOLO Pose a vlastních geometrických heuristik systém dynamicky izoluje aktivního zachránce od přihlížejících osob ve scéně. K extrakci frekvence kompresí je využita spojitá Wavelet trans- formace, přičemž metoda optického toku Lucas-Kanade kompenzuje nežádoucí pohyb (drift) kamery. Algoritmus byl vyhodnocen na vlastní datové sadě 33 realistických simulovaných kri- zových scénářů, které testovaly vliv nestability kamery, únavy zachránce a vizuální interference více osob. Navržený přístup úspěšně potlačuje falešné frekvenční artefakty a spolehlivě sleduje nestacionární tempo kompresí. Tento nástroj, optimalizovaný pro zpracování na straně serveru, poskytuje snadno dostupnou zpětnou vazbu pro operátory téměř v reálném čase a je plánována jeho integrace do oficiální české nouzové mobilní aplikace Záchranka. 1
Real-time Cardiopulmonary Resuscitation monitoring typically requires specialized contact- based hardware. This thesis presents a markerless software pipeline measuring chest compression frequency directly from smartphone video. Using YOLO Pose and custom geometric heuristics, the system dynamically isolates the active rescuer from bystanders. A Continuous Wavelet Transform extracts the compression frequency, while Lucas-Kanade optical flow compensates for camera drift. Evaluated on a custom dataset of 33 realistic simulated emergency scenar- ios-testing camera oscillation, rescuer fatigue, and multi-subject interference-the approach rejects false frequency artifacts and reliably tracks non-stationary compression rates. Designed for server-side processing, this tool provides accessible near-real-time emergency feedback and is planned for deployment in the official Czech emergency application, Záchranka. 1
