利用基于智能手机的机器学习进行医疗监测仪数据采集：七段数码管数字识别
计算机视觉与模式识别
2018-07-16 v1
摘要
从医疗设备（如血压计、血糖仪和体重秤）获取的生理测量数据对追踪患者健康至关重要。这些测量的趋势可准确追踪糖尿病、心血管问题，并辅助患者用药管理。目前，患者在纸质笔记本中记录其测量结果和数据。医生可能数周后才看到患者记录并评估其健康状况。预计到 2022 年全球将有 68 亿部智能手机，可借助 Apple 的 HealthKit 等健康监测平台在恰当时机提供恰当照护。本研究提出一款移动应用，使用户能迅速捕获医疗监测仪数据并发送给医生。本文的一项关键贡献是一个鲁棒引擎，能以 98.2% 的准确率识别医疗监测仪上的数字。
引用
@article{arxiv.1807.04888,
title = {Utilizing Smartphone-Based Machine Learning in Medical Monitor Data Collection: Seven Segment Digit Recognition},
author = {Varun N. Shenoy and Oliver O. Aalami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.04888},
year = {2018}
}
备注
Accepted for publication in AMIA 2017 Annual Symposium