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INNOSUISSE
Numéro de projet
12636.1;12 PFLS-LS
Titre du projet
Prediction of difficult tracheal intubation with automatic face analysis and artificial intelligence
Titre du projet anglais
Prediction of difficult tracheal intubation with automatic face analysis and artificial intelligence
Données de base
Textes
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Titel
Textes relatifs à ce projet
Allemand
Français
Italien
Anglais
Description succincte
-
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Résumé des résultats (Abstract)
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Textes saisis
Catégorie
Texte
Description succincte
(Anglais)
Prediction of difficult tracheal intubation with automatic face analysis and artificial intelligence
Description succincte
(Français)
Prediction of difficult tracheal intubation with automatic face analysis and artificial intelligence
Résumé des résultats (Abstract)
(Anglais)
General anaesthesia mandates tracheal intubation in order to provide patients with artificial breathing. Difficulties related to intubation remain the leading cause of morbidity and mortality in general anaesthesia, essentially due to inaccuracies in pre-operative detection of anatomical factors predisposing to difficult airways. In this project we will develop image and video-processing technologies software solutions to allow automatic recognition of anatomical features playing a key role in identification of difficult intubation, leading to modifications in pre-operative anaesthesia management assessment and therefore increase patients¿ safety.
Résumé des résultats (Abstract)
(Français)
General anaesthesia mandates tracheal intubation in order to provide patients with artificial breathing. Difficulties related to intubation remain the leading cause of morbidity and mortality in general anaesthesia, essentially due to inaccuracies in pre-operative detection of anatomical factors predisposing to difficult airways. In this project we will develop image and video-processing technologies software solutions to allow automatic recognition of anatomical features playing a key role in identification of difficult intubation, leading to modifications in pre-operative anaesthesia management assessment and therefore increase patients¿ safety.
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