ai-norms-2024
包含300多名高风险跌倒患者的视频监控数据,覆盖1000多天,用于跌倒检测和安全监控。
基本信息
资源简介
该数据集由LookDeep Health与11家医院合作开发,通过视频分析实现医院环境中患者的持续监控。包含超过300名高风险跌倒患者的数据,覆盖1000多天的监控记录,主要用于跌倒检测和安全监控。数据采集、预处理、对象检测和角色分类等步骤保证了高质量和隐私保护。
下载信息
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/lookdeep/ai-norms-2024.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/lookdeep/ai-norms-2024/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录(使用方式)
Continuous Patient Monitoring with AI: Real-Time Analysis of Video in Hospital Care Settings
Authors: Paolo Gutierrez Gabriel (corresponding), Peter Rehani, Tyler Troy, Tiffany Wyatt, Michael Choma and Narinder Singh
The manuscript was accepted in ‘‘Frontiers in Imaging - Imaging Applications’’ on February 18, 2025.
This is the corresponding code and data repository for the titled manuscript.
Link to Project Page
Resources
- accepted manuscript
- arXiv pre-print
- colab notebook
- tutorial notebook (in-repo) — exported from the Colab for local / Paper2Agent use
- company website
- download data -
data/data_by_patient_hour_scrubbed.csv - github repository - use
mainbranch
Citation
If you would like to reference this work, please use:
@article{gabriel2025continuouspatientmonitoringai,
author={Paolo Gabriel, Peter Rehani, Tyler Troy, Tiffany Wyatt, Michael Choma and Narinder Singh},
title={Continuous patient monitoring with AI: real-time analysis of video in hospital care settings},
journal={Frontiers in Imaging},
volume={4},
year={2025},
url={https://www.frontiersin.org/journals/imaging/articles/10.3389/fimag.2025.1547166},
DOI={10.3389/fimag.2025.1547166},
ISSN={2813-3315},
}
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