[遠距上班日報]20210629下班

今日任務及進度回報：

• 準備明日當教案之標準病人（閱讀注意事項、劇本、稍微背一下劇本），明日整個下午要當標準病人。
• ABC-ML（新增一段初稿，尚未寄給Lynn）
• 義大研究計畫
  • 新增一段
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫，結合今日AI課程進行測試）
  •  使用Colab撰寫一部份分析code後與學長、學姐及AI課程的參與者討論code內容。以寫出初步的code。
  • 目前的code可以讀取存於雲端硬碟的影片，並且也可以將分析後的資料存在雲端硬碟
  • 接下來要增加的部分就是將影片分割成2個部分，我預計將各個影片分割之後也要存到雲端硬碟
  • 上次作業的時候是將Openpose分析後的檔案（json檔）手動下載下來，再用Windows的程式讀取後再進行分析，我預計將這部分也改寫進去Colab，這樣就不需要下載分析的檔案，直接都在雲端上進行運作
  • 因為今天也研究出如何用Colab將影片從雲端批量讀取後用Openpose，我認為可以將AI-DVT的影片以同樣的語法進行Openpose分析，但是這樣的分析只能先得到臉部的標記點的數值，要如何利用這樣的數值進行分析，則要在找GHL學長討論，因為臉部的變化量會比較小，可能會不適合用之前用於AI-中風的方法
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  •  預計將週一上AI課程時，從參與者中發現可能讓新手容易錯亂的地方進行重點練習，以利之後的資料分析做結合
  •  另外，也預計將Colab做為教材，因為他是一項可能可以解決電腦效能不足問題的解方