Medical care oriented visual surveillance of patient falls in the hospital

目的：提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法，解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题，为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法：首先，基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点（如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等）在图像中的位置，再根据亲和度向量场模型提取人体骨架，最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征，判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果：实验结果表明，本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s，检测准确率高达96%。结论：该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征，并针对意外跌倒情况发出警报，为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。</p

Spatial calibration of thermal imager-RGB camera-IMU Sensor

热像仪、RGB相机、惯性测量单元(inertial measurement unit， IMU)在图像模态、感知精度和响应速度方面具有异质和互补的特性，在机器人和计算机视觉领域受到越来越多的关注。在热像仪、RGB相机和IMU传感器之间进行准确的标定是实现三者有效融合必不可少的过程。为此，本文提出了一种空间联合标定方法，将热像仪、RGB相机和IMU坐标系之间的空间关系关联在一起。为了保证联合标定的一致性，在棋盘格的角点处分别固定尺寸相同、直径约5mm的LED阵列，作为热像仪的标定板。在提取热像仪标定图像光源中心环节，本文采用混合高斯模型来提取标定位置信息，以此来保证LED光源部分缺失情况下鲁棒的位置估计。再建立目标优化函数，优化热像仪图像中提取的热源中心重投影误差、RGB图像中提取的棋盘角角点重投影误差、加速度和角速度误差来联合估计外参。实验环节，在搭建的热像仪-RGB相机-IMU多模态感知平台，采集了大量的实验数据，对所收集的热像仪-RGB相机-IMU测量结果进行了深入分析，可靠且准确的空间标定结果验证了所提方法的有效性。</p

Medical care oriented visual surveillance of patient falls in the hospital

目的：提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法，解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题，为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法：首先，基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点（如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等）在图像中的位置，再根据亲和度向量场模型提取人体骨架，最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征，判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果：实验结果表明，本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s，检测准确率高达96%。结论：该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征，并针对意外跌倒情况发出警报，为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。</p

Principles,Progress,and Prospect of Biomolecular Computing Systems in Vivo

体内生物计算模型是基于生物体内各种生化分子以特定的形式互相协作、处理信息的能力而出现的一种新的计算模型,是近年来计算机科学与分子生物学交叉产生的前沿研究领域。该领域的研究使得人们可以深入理解生物体信息处理能力以及获得对这种能力的有效操控,这在计算机科学、生物学、医学上有着深远的影响。文章介绍了近几年在体内构建分子逻辑电路、分子状态机等方面的研究进展,并对未来的发展方向进行了展望。Biomolecular computing model in vivo is an emerging computing model inspired from the biological phenomena that the biochemical molecular in living perform computation, communications, and signal processing collaboratively.The study may have far-reaching influence in computer science, biology, and medicine.This paper reviews recent computing models which are proposed to work at the cellular level for biomolecular logic circuits and biomolecular automata.The future research directions on in vivo bimolecular computing are also presented.国家自然科学基金(60971085;61202011;61071151); 福建省自然科学基金(2010J01350;2011J01334); 深圳市基础研究计划(JC2010060308558A); 教育部博士点基金(20120121120039