Причины и предпосылки развития болезни

Выделяют целый ряд факторов, которые могут спровоцировать развитие этого психического расстройства:

• наследственная предрасположенность;
• определенные черты характера;
• психические травмы, не проработанные должным образом;
• длительное пребывание в психотравмирующей ситуации.

Что касается наследственности, то предрасположенность к определенным психическим расстройствам может передаваться по наследству, как и определенные черты личности, которые при неблагоприятных условиях приводят к развитию ОКР. Также развитию болезни может способствовать определенная модель поведения в психотравмирующих ситуациях, закрепленная еще в детстве.

Спровоцировать обсессивно-компульсивное расстройство может психическая травма или болезненные воспоминания о ней, которые не отпускают пациента. Психическое истощение из-за длительного пребывания в состоянии стресса также повышает риск ОКР. И, конечно, решающую роль играют личностные черты, индивидуальные модели поведения.

Симптомы и проявления

Обычно первые признаки болезни проявляются в подростковом или молодом возрасте (иногда – отдельные признаки возникают еще в детстве). Тогда появляются первые навязчивые действия и мысли. При этом больной отдает себе отчет, что его поступки и мысли нелогичны и мало связаны с реальностью.

Обсессивно-компульсивное расстройство включает в себя два основных компонента: обессивные мысли и компульсивные действия. Они неразрывно связаны в сознании пациента.

Обессивные мысли – это образы, мысли, впечатления, влечения или воспоминания, которые возникают помимо воли пациента и доставляют серьезный дискомфорт. Больной пытается им противостоять, избегать их появление или блокировать, что дается с большим трудом. Но навязчивые мысли возникают снова и не дают сконцентрироваться на чем-либо другом. Они могут быть самыми разными: от просто неприятных или странных до пугающих.

Навязчивые идеи

Навязчивые мысли разнятся от пациента к пациенту. На данный момент принята такая классификация навязчивых мыслей:

• сомнения;
• страхи;
• контрастные навязчивости.

Сомнения характеризуются постоянными мыслями о каком-либо уже совершенном действии. Пациент сомневается, закрыл ли дверь, выключил ли газ, заплатил ли за телефон. Особенность таких мыслей – они вновь возвращаются после перепроверки. Пациент никак не успокаивается и может много раз в день подходить к уже закрытой двери. Интересно, что в норме такие сомнения могут возникать у всех, проблема появляется тогда, когда они становятся мешающими, нелогичными и навязчивыми.

Контрастные навязчивости – это неприятные мысли, которые кажутся пациенту противными, противоестественными, кощунственными. Самые частые образы – боязнь причинить вред себе или близким. Иногда пациенты боятся высказать оскорбительную мысль, сказать или сделать что-то аморальное. Отдельной категорией контрастных фобий выступают навязчивые мысли хульного содержания – оскорбительные для идеалов больного (его мировоззрения, религиозного самосознания) – особый вариант навязчивостей, как правило возникающий у людей верующих, набожных, проявляющийся в мучительных для пациента мыслях и представлениях, оскорбительных и неприличных в отношении Бога, Богородицы, Святых (большинство священнослужителей различных конфессий могут определить, когда «неправильные мысли» у прихожанина являются греховными помыслами, а когда – симптомом психического расстройства, и отправить к врачу и даже благословить на лечение у психиатра).

Еще одна категория – навязчивые идеи загрязнения. Они настолько широко распространены, что получили особое название. Страх загрязнения называют мизофобией. Пациент боится заразиться, опасается микробов. Чтобы преодолеть страх он может мыть руки каждый час, проводить уборку по нескольку раз за день.

Если навязчивые идеи усложняются, то больной начинает придумывать действия, ритуалы, направленные на успокоение. После такого ритуала ему становится легче. В случае со страхом загрязнения это может быть боязнь конкретных предметов и мест, мытье рук в строго определенной последовательности.

Компульсивные действия

Это поступки, которые стереотипно повторяются и не имеют под собой рациональной основы. С точки зрения логики нельзя объяснить, зачем пациенту нужны компульсивные действия. Для самого больного они приобретают характер защитных ритуалов. Если выполнять определенные действия, то не случится ничего плохого.

Такие действия могут быть самыми разными: от касания волос до тиков. Примечательно, что при подростковом развитии болезни преобладают именно тики. Изначально они могут быть приняты врачами за соматические дисфункции, однако проявляются более сложным комплексом движений.

Выполнение таких действий может сопровождаться неприятным чувством: пациент понимает, что его поступки бессмысленны, но не может остановиться. Если проведение ритуала нарушается, то больной испытывает сильный дискомфорт и стремится продолжить его выполнение, как только появится такая возможность.

Не стоит сразу ставить диагноз ОКР всем, у кого есть дурные привычки – кусать губу, поправлять челку. Они преследуют многих. Отличие здорового психически человека в том, что при должном уровне самоконтроля он может отказаться от повторяющихся действий. Часто он их и не замечает, пока не укажут окружающие. Больной с ОКР точно знает, что и как он делает вовремя компульсивных действий. Он не может избавиться от привычки сам без помощи специалиста.

Важно вовремя дифференцировать ОКР от других психических заболеваний, в том числе более опасной и серьезной шизофрении. Поэтому при появлении специфических симптомов важно обратиться к специалисту за постановкой диагноза.

ОКР хорошо лечится, курс препаратов в сочетании с психотерапией помогут скорректировать поведение и восстановить нормальный ритм жизни.

Лечение и терапия

Лечение ОКР состоит из двух важных пунктов:

• фармакологическая поддержка;
• психотерапевтическая работа.

В каждом случае выбор лечения сугубо индивидуален – врач может назначить самые разные группы препаратов – от антидепрессантов и транквилизаторов до нейролептиков. Терапия подбирается с учетом всех особенностей пациента (типа навязчивостей, структуры личности, характера течения заболевания и др.). Важно выяснить, что привело к развитию болезни.

Необходимая составляющая эффективного лечения – это психотерапия. Обычно при ОКР работа со специалистом занимает довольно много времени и может потребоваться несколько десятков сеансов. В первую очередь психотерапевт работает с самоконтролем пациента, учит его расслабляться и переключаться. Затем необходимо пережить столкновение с вещами и событиями, которых больной боится или избегает.

Результат – сознательный контроль над эмоциями, действиями, возврат с полноценной жизни, без навязчивостей.

Психоневрологи клиники ЦЭЛТ – специалисты высокого класса с обширным опытом в лечении обсессивно-компульсивного расстройства и других состояний. Обратившись в клинику ЦЭЛТ, пациенты могут рассчитывать на полноценное лечение, профессиональный подход, приятную атмосферу и искреннее желание помочь. Чем раньше начинается лечение, тем быстрее пациент сможет вернуться к полноценной жизни.

Каковы признаки ОКР у детей?

Обсессивно-компульсивное расстройство, также известное как ОКР, представляет собой психиатрическое тревожное расстройство, для которого характерны постоянные и повторяющиеся навязчивые идеи, часто основанные на тревожных мыслях о страхах и тревогах. Навязчивые мысли приводят к принуждениям, которые являются попытками снять беспокойство, выполняя действие или ритуал многократно. Некоторые признаки ОКР у детей могут включать такие проблемы поведения, как истерики, трудности с концентрацией внимания и очень длительное время на выполнение простых задач, таких как одевание.

Признаки ОКР у детей будут варьироваться в зависимости от тяжести расстройства и конкретных навязчивых идей ребенка. Некоторые из наиболее распространенных навязчивых идей, проявляемых детьми с ОКР, — это страх перед микробами и заражением, потребность в совершенстве, страх перед опасностью или вредом, зацикливание на конкретном объекте или потребность в порядке. Другие навязчивые идеи могут включать в себя навязчивые мысли, слова или фразы, страх потери и сомнения в правильности действий. Эти навязчивые идеи и вызванные ими навязчивости обычно влияют на повседневную жизнь ребенка и его способность нормально функционировать.

Многие из разработанных навязчивых поведений связаны с одержимостью, которую испытывает ребенок. Такое поведение часто наблюдается как признаки ОКР у детей, которые страдают. Некоторые примеры распространенных принуждений включают в себя повторяющиеся действия, такие как чрезмерное мытье рук, выполнение каких-либо действий для достижения совершенства, проверка вещей, накопление предметов, произнесение слов, цифр и фраз, задание одного и того же вопроса и поиск уверенности. Другим признаком ОКР у детей является развитие ритуалов и рутины, например, всегда одеваться в одном и том же порядке или расстановка вещей определенным и жестким образом.

Иногда признаки ОКР у детей трудно обнаружить, поскольку некоторые пытаются скрыть компульсивное поведение. В этих случаях есть и другие признаки, которые также могут указывать на проблему, такую ​​как покраснение, раздражение рук от чрезмерного мытья или увеличение количества белья от частой смены одежды из-за страха загрязнения. Другие признаки, на которые следует обратить внимание, включают в себя дыры, стертые в домашней работе, в стремлении к совершенству, слишком большие затраты времени на домашнюю работу или снижение оценок из-за трудностей с концентрацией внимания из-за навязчивых мыслей.

Необходимость постоянно перепроверять вещи или выполнять определенные ритуалы может привести к хроническому опозданию ребенка, а выполнение простых задач, таких как одевание или чистка зубов, занимает намного больше времени, чем обычно. Также проблемы с поведением, такие как истерики, могут возникнуть, когда ритуалы ребенка прерываются или нарушается его имущество.

Если родитель замечает какие-либо из этих признаков ОКР у детей, он должен немедленно обратиться к профессионалу. ОКР вызывает страдания у пациентов, поскольку они не могут контролировать свои нежелательные навязчивые идеи и побуждения. Специалист по психическому здоровью может помочь облегчить некоторые симптомы, часто с помощью комбинации лекарств и терапии.

ДРУГИЕ ЯЗЫКИ

Есть ли жизнь без допинга

Бурную реакцию вызвал в России растущий список спортсменов, которые не получили от Международного олимпийского комитета (МОК) приглашения на Олимпиаду в Пхенчхане. Это лишний раз подтверждает принципиально разное понимание места и роли допинговой чистоты в спортивно-политической системе координат.

Для России отсутствие на Олимпиаде потенциальных медалистов, пусть по допинговым причинам, – символ продолжающегося геополитического унижения страны, в то время как для МОК это вопрос его, комитета, репутации борца за чистоту спорта. Но и репутация МОКа как объективного арбитра может пострадать, если спортсменам и болельщикам не будут предъявлены внятные объяснения, что послужило поводом для отстранения атлетов из России – особенно если их имена на слуху даже у не фанатов: конькобежца Виктора Ана, биатлониста Антона Шипулина, лыжника Сергея Устюгова, фигуриста Ивана Букина.

Признаки приближающейся катастрофы появились еще на прошлой неделе, когда спецкомиссия МОКа под руководством Валери Фурнерон сообщила, что из предварительной заявки Олимпийского комитета России (ОКР) исключено 111 человек из 500. Среди тех, кто прошел этот первый фильтр, сообщил МОК, нет ни одного спортсмена с допинговой историей или же наказанного комиссией Освальда (она перепроверяла допинг-пробы Сочи и пожизненно отстранила от Игр российских лыжников Александра Легкова и Евгения Белова).

Окончательное решение о составе приглашенных еще впереди, но МОК заранее дал понять, что, согласившись не лишать права на участие в Играх всю российскую сборную целиком и пригласить отдельных чистых спортсменов, он будет максимально дотошно изучать претендентов на приглашения. И моральное право, надо думать, МОК на это имеет: приглашенные россияне будут фактически представлять не Россию, а олимпийское движение – а значит, и репутационные риски за них несет теперь сам МОК, а не Россия. А если мимо носа МОКа пройдет хотя бы один грязный спортсмен, репутация МОКа, а вместе с нею и право выступать арбитром в вопросах допинговой чистоты будут утеряны.

Но это холодная логика, а как рассуждать бесстрастно, если первыми же кандидатами на вылет оказались не просто атлеты из России, а потенциальные медалисты или чемпионы? Спортивные издания сразу же подсчитали, скольких медалей нас лишили. К тому же тройка первых жертв – Ан, Шипулин и Устюгов – в допинговых скандалах прежде не фигурировала, их имен нет и в докладе Ричарда Макларена. Но дело может быть не только в нем, предполагает «Советский спорт»: по данным источника издания, решение МОКа может базироваться на более ранних документах РУСАДА за 2012–2015 гг., которые тоже есть у МОКа. Пока МОК не даст объяснений – ОКР уже запросил их, – понять, почему тот или иной российский атлет не получил приглашения на Игры, не получится; без понимания это выглядит как ужасная несправедливость, считает гендиректор Sports.ru Дмитрий Навоша. Горячие головы уже советуют тем, кого пригласят, из солидарности не принимать приглашения – все равно отсутствие в команде отдельных спортсменов лишает других возможности участвовать в эстафетах, парном катании и проч.

Можно, конечно, попытаться посмотреть на происходящее отстраненно: если список приглашенных спортсменов из России окажется сколько-нибудь значителен, это будет весомым подтверждением, что все-таки не весь российский спорт высоких достижений включен в допинговую систему, что какой-никакой, но поворот в сторону чистого спорта происходит, что так или иначе Россия понемногу избавляется от репутации тотально нечистоплотной в спорте страны, – а там, глядишь, и вес медалей чистых спортсменов вырастет, как и основания для гордости сертифицированными МОКом чистыми достижениями. Но когда спорт – это война, политика, «унижение», сделать это, безусловно, очень трудно.

Что такое оптическое распознавание символов? — Когнитивные службы Azure

• 13.10.2021
• 3 минуты на чтение

В этой статье

Оптическое распознавание символов (OCR) позволяет извлекать печатный или рукописный текст из изображений, таких как фотографии уличных знаков и продуктов, а также из документов — счетов-фактур, счетов, финансовых отчетов, статей и т. Д.Технологии Microsoft OCR поддерживают извлечение печатного текста на нескольких языках. Следуйте краткому руководству, чтобы начать.

Эта документация содержит следующие типы статей:

• Краткое руководство — это пошаговые инструкции, которые позволяют совершать звонки в службу и получать результаты в кратчайшие сроки.
• Практические руководства содержат инструкции по использованию службы более конкретными или индивидуальными способами.

Читать API

Computer Vision Read API — это новейшая технология распознавания текста в Azure (узнайте, что нового), которая извлекает печатный текст (на нескольких языках), рукописный текст (на нескольких языках), цифры и символы валюты из изображений и многостраничных документов PDF.Он оптимизирован для извлечения текста из изображений с большим объемом текста и многостраничных PDF-документов на разных языках. Он поддерживает обнаружение как печатного, так и рукописного текста в одном изображении или документе.

Требования к исходным материалам

Вызов Read принимает изображения и документы в качестве входных данных. К ним предъявляются следующие требования:

• Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, PDF и TIFF
• Для файлов PDF и TIFF обрабатывается до 2000 страниц (только первые две страницы для бесплатного уровня).
• Размер файла должен быть менее 50 МБ (6 МБ для уровня бесплатного пользования) и размером не менее 50 x 50 пикселей и не более 10000 x 10000 пикселей.

Поддерживаемые языки

Read API поддерживает 122 языка для печатного текста и 7 языков для рукописного текста, включая языки и функции предварительного просмотра.

OCR для печатного текста включает поддержку английского, французского, немецкого, итальянского, португальского, испанского, китайского, японского, корейского и русского языков (предварительная версия), а также языков латиницы и кириллицы с последним обновлением предварительной версии.

OCR для рукописного текста включает поддержку английского языка и предварительный просмотр французского, немецкого, итальянского, португальского, испанского и китайского языков.

См. Как указать версию модели для использования языков и функций предварительного просмотра. См. Полный список языков с поддержкой OCR. Модель предварительного просмотра включает все улучшения текущей версии GA.

Основные характеристики

Read API включает следующие функции.

• Распечатать извлечение текста на 122 языках
• Извлечение рукописного текста на семи языках
• Текстовые строки и слова с указанием местоположения и оценки достоверности
• Идентификация языка не требуется
• Поддержка смешанных языков, смешанный режим (печатный и рукописный)
• Выберите страницы и диапазоны страниц из больших многостраничных документов
• Параметр естественного порядка чтения для вывода текстовой строки (только латиница)
• Классификация рукописного ввода для строк текста (только латиница)
• Доступен как контейнер Distroless Docker для локального развертывания

Узнайте, как использовать функции распознавания текста.

Используйте облачный API или разверните локально

Облачные API-интерфейсы Read 3.x являются предпочтительным вариантом для большинства клиентов из-за простоты интеграции и быстрой производительности сразу после установки. Azure и служба компьютерного зрения обрабатывают потребности в масштабировании, производительности, безопасности данных и соблюдении нормативных требований, в то время как вы сосредотачиваетесь на удовлетворении потребностей своих клиентов.

Для локального развертывания контейнер Read Docker (предварительная версия) позволяет развернуть новые возможности OCR в вашей собственной локальной среде.Контейнеры отлично подходят для конкретных требований к безопасности и управлению данными.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и все службы Cognitive Services, разработчики, использующие службу компьютерного зрения, должны знать политику Microsoft в отношении данных клиентов. См. Страницу Cognitive Services в Центре управления безопасностью Microsoft, чтобы узнать больше.

Следующие шаги

Optiform

Ах да, аббревиатура на промышленном жаргоне, которую вы постоянно видите в своем исследовании того, как можно сократить время, необходимое для обработки счетов.Мы рады, что вы обратились к нам за разъяснениями.

Оптическое распознавание символов

OCR, сокращение от оптического распознавания символов, определяется на веб-сайте отдела управления поисковым контентом TechTarget как «распознавание печатных или письменных текстовых символов компьютером. Это включает в себя посимвольное сканирование текста, анализ отсканированного изображения, а затем перевод изображения символа в коды символов, такие как ASCII, обычно используемые при обработке данных.«Он постоянно меняет способы оценки, поиска и доступа к данным во многих отраслях и отделах, особенно в отделах кредиторской задолженности, и позволяет сэкономить астрономическое количество времени и денег.

Краткая история

OmniPage был одним из первых поставщиков OCR. Он был разработан еще в 1980-х и продавался Caere Corporation. В настоящее время движок поддерживает более 120 языков и существует до сих пор!
Одно из наших любимых решений, которое мы можем порекомендовать, принадлежит еще одному пионеру в индустрии оптического распознавания текста — ABBYY.ABBYY существует с 1989 года, выходя на рынок с ABBYY FineReader, и в настоящее время поддерживает 189 языков! Компания предлагает очень разнообразный набор решений, которые отлично подходят для сканирования и обработки документов. Один из наших фаворитов — обработка счетов; ABBYY FlexiCapture для счетов-фактур.

Известное приложение ABBYY

Недавно наше внимание привлекло объявление: только что было запущено приложение, которое меняет жизнь людей и способствует безопасности людей с нарушениями зрения.Amedia Live Reader, созданный в результате партнерства между ABBYY и Amedia, позволяет пользователям с ослабленным зрением сканировать уличные знаки и с использованием голосовой технологии обеспечивает звуковую подсказку, которая объявляет текст на указателях впереди.

OCR для обработки счетов

Возможно, вы попали на эту запись в блоге, когда изучали варианты экономии времени на обработку счетов. Это один из самых простых способов продемонстрировать рентабельность инвестиций, и большинство отделов расчетов с поставщиками сталкиваются с большой задержкой.Кроме того, им очень легко пользоваться. Ознакомьтесь с этой схемой и описанием на сайте ABBYY.

Как вы думаете, готовы ли вы приступить к планированию цифровой трансформации? Вот контрольный список вопросов, которые помогут оценить и начать работу:

• Составьте список документов, с которыми вы имеете дело на регулярной основе. Включите не только бумажные документы, но также PDF-файлы и другие документы, содержащие любой текст, который, возможно, потребуется ввести в систему, с которой вам затем придется действовать.
• Составьте список различных направлений, откуда приходят документы… например, электронная почта, почта, доставка вручную, факсом и т. Д.
  Спросите свою команду, что они вручную расшифровывают.
• Создайте блок-схему каждого типа документа и того, что делается после его получения. Это поможет вам создавать автоматизированные рабочие процессы, когда вы перестанете использовать бумагу.
• Составьте список ключевых игроков на каждом этапе процесса после получения документа.
• Задокументируйте все системы, в которые входит ваша команда.
• Составьте список того, что вы хотели бы сделать после того, как ваши решения для сканирования и обработки документов будут полностью внедрены.

На какие вопросы мы можем вам ответить? Свяжитесь с нашей командой сегодня.

Если вы уже реализовали решение для сбора данных, поделитесь тем, что лучше всего сработало для вас, в комментариях ниже!

[PDF] Обнаружение и распознавание дорожных знаков с использованием метода на основе функций и оптического распознавания символов

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 21 ССЫЛКИ

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые популярные статьи Недавность

Надежный метод обнаружения и распознавания дорожных знаков

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Обнаружение и отслеживание дорожных знаков

• Просмотр 1 отрывок, ссылки на методы

Обнаружение текста на дорожных знаках из видео

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Ускоренные надежные функции (SURF)

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Головное устройство для распознавания текста в естественных сценах

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Обнаружение признаков с автоматическим выбором масштаба

• Т. Линдеберг
• Компьютерные науки
• Международный журнал компьютерного зрения
• 2004

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Сквозное распознавание текста сцены

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Комбинированный детектор углов и краев

Проблема, которую мы решаем в проекте Alvey MMI149, заключается в использовании компьютерного зрения для понимания неограниченного трехмерного мира, в котором просматриваемые сцены в целом будут содержат слишком широкий диапазон… Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Создание пользовательских моделей OCR на основе глубокого обучения

Введение

OCR предоставляет нам различные способы увидеть изображение, найти и распознать в нем текст.Когда мы думаем об OCR, мы неизбежно думаем о большом количестве документов — банковских чеках и юридических документах, удостоверениях личности и уличных знаках. В этом сообщении в блоге мы попытаемся предсказать текст, присутствующий на изображениях номерных знаков.

То, с чем мы имеем дело, — это библиотека оптического распознавания символов, которая использует механизм глубокого обучения и внимания для прогнозирования того, что представляет собой конкретный символ или слово на изображении, если оно вообще есть. Там написано много громких слов, поэтому мы рассмотрим его шаг за шагом и изучим состояние технологии распознавания текста и различные подходы, используемые для этих задач.

Вы всегда можете сразу перейти к разделу кода статьи или проверить репозиторий github, если вы знакомы с громкими словами выше.

Помните о проблеме извлечения данных? Зайдите в Nanonets и начните создавать модели OCR бесплатно!

OCR — Оптическое распознавание символов

Оптическое распознавание символов или OCR относится к набору проблем компьютерного зрения, которые требуют от нас преобразования изображений цифровых или рукописных текстовых изображений в машиночитаемый текст в форме, которую ваш компьютер может обрабатывать, хранить и редактировать как текстовый файл или как часть программного обеспечения для ввода и обработки данных.Изображения могут включать в себя документы, счета-фактуры, юридические формы, удостоверения личности или OCR в дикой природе, например, чтение уличных знаков, номеров транспортных контейнеров или номерных знаков транспортных средств.

Люди пытались решить проблему OCR с помощью нескольких традиционных методов компьютерного зрения, таких как фильтры изображений, обнаружение контуров и классификация изображений, которые хорошо работали с узкими наборами данных на основе шаблонов, которые не сильно различались по своей ориентации, качеству изображения и т. Д., Но чтобы наши модели, устойчивые к этим вариациям, чтобы бизнес мог развертывать свои приложения машинного обучения в большом масштабе, необходимо изучить новые методы.

Существует множество сервисов и программного обеспечения для распознавания текста, которые по-разному выполняют разные типы задач распознавания текста. Если вам интересно, вот сообщение в блоге о том, где эти API OCR могут дать сбой и как их можно улучшить.

Глубокое обучение и OCR

Подходы к глубокому обучению улучшились за последние несколько лет, возродив интерес к проблеме OCR, когда нейронные сети могут использоваться для объединения задач локализации текста в изображении и понимания того, что это за текст .Использование глубоких сверточных нейронных архитектур, механизмов внимания и рекуррентных сетей имеет большое значение в этом отношении.

Один из этих подходов к глубокому обучению лежит в основе Attention — OCR, библиотеки, которую мы собираемся использовать для предсказания текста на изображениях номерных знаков.

Подумайте об этом так. Общий конвейер для многих архитектур для задач OCR следует этому шаблону — сверточная сеть для извлечения функций изображения в виде закодированных векторов, за которой следует рекуррентная сеть, которая использует эти закодированные функции, чтобы предсказать, где может быть каждая из букв в тексте изображения и что они собой представляют. .

Попробуем разобраться, что творится под капотом.

Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по искусственному интеллекту Nanonets.

Запланировать звонок

Механизмы внимания

Возможно, вы знаете о RNN или LSTM, архитектурах нейронных сетей, которые предсказывают вывод на каждом временном шаге, предоставляя нам возможность генерации последовательности, необходимой для языка. Эта порода нейронных сетей предназначена для изучения закономерностей в последовательных данных путем итеративного изменения их текущего состояния на основе текущего ввода и предыдущих состояний.Но из-за ограничений памяти и таких проблем, как исчезающие градиенты, мы обнаружили, что RNN и LSTM не могут действительно улавливать влияние более удаленных слов.

Внимание механизм пытается это исправить. Это способ заставить вашу модель изучать дальнодействующие зависимости в последовательности и нашел несколько применений в обработке естественного языка и машинном переводе.

В двух словах, внимание — это уровень прямой связи с обучаемыми весами, которые помогают нам фиксировать отношения между различными элементами последовательностей.Он работает, используя матрицы запросов, ключей и значений, передавая входные вложения через серию операций и получая закодированное представление нашей исходной входной последовательности.

Есть разновидности механизмов внимания. Они могут быть жесткими или мягкими в зависимости от того, доступно ли вниманию все изображение или только участок. Мягкое внимание путем плавного наложения каждого патча на последовательность делает ее дифференцируемой, но сокращает время, необходимое для выполнения вычислений.Лучшее объяснение можно найти здесь.

Transformers

Возможно, вы слышали о BERT, GPT2 или недавнем XLNet, которые слишком хорошо справляются с задачами языкового моделирования и генерации. Секретный соус — разные способы применения трансформаторов.

Если вы понимаете, как работает внимание, не нужно много усилий, чтобы понять, как работают трансформаторы. По сути, в статье используется многогранное внимание, которое представляет собой не что иное, как использование нескольких матриц запросов, ключей и значений и их независимое обучение, объединение их и последующее извлечение полезной матрицы для нашей следующей сети с использованием дополнительного набора весов.

Еще одним важным дополнением является позиционное встраивание, которое кодирует время появления элемента в последовательности. Эти позиционные вложения добавляются к нашим входным вложениям для сети, чтобы лучше узнать временные зависимости. Эта статья — отличный ресурс, чтобы узнать о математике, лежащей в основе самовнимания и трансформаторов.

Визуальное внимание

Хотя сети внимания и трансформаторов эволюционировали для приложений в области НЛП, они были адаптированы для сверточных сетей, чтобы воспроизвести механизмы внимания человеческого мозга и то, как он обрабатывает зрение.Чтобы узнать больше, проверьте эту ссылку или это исследование. В основе этого лежит воспроизведение того, как работает человеческий глаз.

Когда вы открываете глаза на новую сцену, некоторые части изображения напрямую привлекают ваше «внимание». Сначала вы сосредотачиваетесь на этих частях изображения, извлекаете из них информацию и понимаете ее. Эта информация также поможет вам найти следующую точку внимания.

Этот метод разделения изображения на наиболее важные компоненты лежит в основе моделей визуального внимания.Процесс поиска следующей точки внимания рассматривается как последовательная задача по сверточным характеристикам, извлеченным из изображения.

RAM — Модель рекуррентного внимания

В данной статье рассматривается проблема внимания с помощью обучения с подкреплением для моделирования работы человеческого глаза. Он определяет вектор проблеска, который извлекает элементы изображения вокруг определенного места.

Несколько таких векторов-проблесков, извлекающих элементы из кадрированных изображений разного размера вокруг общего центра, затем изменяются и преобразуются в постоянное разрешение.Эти векторы проблеска сглаживаются и пропускаются через сеть проблесков для получения векторного представления, основанного на визуальном внимании.

После этого существует сеть определения местоположения, которая использует RNN, чтобы предсказать, на какую часть изображения наш алгоритм должен обратить внимание в следующий раз.Это предсказанное местоположение становится следующим входом для вашей сети взглядов. Это стохастический процесс, который помогает нам сбалансировать исследование и эксплуатацию, в то время как мы повторно распространяем нашу сеть, чтобы максимизировать наши вознаграждения. Обратное распространение выполняется с использованием градиента политики REINFORCE на логарифмической вероятности оценки внимания.

DRAM — модель глубокого рекуррентного внимания

Вместо использования одного RNN, DRAM использует два RNN — RNN местоположения для предсказания следующего проблескового местоположения и еще один RNN классификации, предназначенный для предсказания меток классов или угадывания, какой это персонаж. глядя в текст.Контекстная сеть используется для субдискретизации входных данных изображения для более универсальных состояний RNN. Он также предпочитает называть сеть расположения в ОЗУ Emission Network. Обучение выполняется с использованием накопленного вознаграждения и оптимизации функции потери логарифмической вероятности последовательности с использованием градиента политики REINFORCE.

CRNN — Сверточные рекуррентные нейронные сети

CRNN обрабатывают нашу задачу OCR не как проблему обучения с подкреплением, а как проблему машинного обучения с настраиваемой потерей.Используемая потеря называется потерей CTC — временной классификацией коннекционистов. Сверточные слои используются в качестве экстракторов признаков, которые передают эти особенности повторяющимся слоям — двунаправленным LSTM. За ними следует уровень транскрипции, который использует вероятностный подход для декодирования наших выходных данных LSTM. Каждый кадр, сгенерированный LSTM, декодируется в символ, и эти символы подаются на последний уровень декодера / транскрипции, который выводит окончательную предсказанную последовательность.

Сети пространственных преобразователей

Сети пространственных преобразователей, представленные в этой статье, дополняют входные изображения путем применения аффинных преобразований, чтобы обученная модель была устойчивой к вариациям данных.

Сеть состоит из сети локализации, генератора сетки и пробоотборника. Сеть локализации принимает входное изображение и дает нам параметры преобразования, которое мы хотим применить к нему. Генератор сетки использует желаемый выходной шаблон, умножает его на параметры, полученные из сети локализации, и возвращает нам местоположение точки, в которой мы хотим применить преобразование, чтобы получить желаемый результат.Ядро билинейной выборки, наконец, используется для создания преобразованных карт функций.

Attention OCR

Attention-OCR — это проект OCR, доступный на tenorflow как реализация этой статьи и возникший как способ решения проблемы субтитров изображения. Его можно представить как CRNN, за которым следует декодер внимания.

Сначала мы используем слои сверточных сетей для извлечения закодированных характеристик изображения. Эти извлеченные признаки затем кодируются в строки и передаются через повторяющуюся сеть для обработки механизмом внимания.Механизм внимания, используемый в реализации, заимствован из модели машинного перевода Seq2Seq. Мы используем этот декодер, основанный на внимании, чтобы окончательно предсказать текст на нашем изображении.

Создание собственной модели Attention OCR

Мы будем использовать функцию «Внимание-ocr» для обучения модели на наборе изображений номерных знаков вместе с их метками — текст, присутствующий на номерных знаках, и координаты ограничивающего прямоугольника этих номерных знаков. . Набор данных был получен отсюда.

Следующие шаги кратко изложены здесь:

1. Сбор аннотированных обучающих данных
2. Получение обрезки для каждого кадра каждого видео, где есть номерные знаки.
3. Создать tfrecords для всех обрезанных файлов.
4. Разместите их в models / research / Внимание_ocr / python / datasets как требуется (в формате набора данных FSNS). Перейдите по этой ссылке или по следующим разделам этого блога.
5. Обучите модель с помощью Attention OCR.
6. Делайте прогнозы на собственных кадрированных изображениях.

Или вы можете изучить Nanonets API , где все, что вам нужно сделать, это загрузить аннотированные изображения и позволить платформе сделать все остальное за вас.Подробнее об этом в заключительном разделе.

В этом блоге вы познакомитесь со всем, что вам нужно для тренировки, и сделаете прогнозы, используя тензорный поток внимания-ocr. Полный код доступен здесь.

Получение данных тренировки

У нас есть изображения номерных знаков, но у нас нет текста в них или номеров ограничивающих рамок номерных знаков на этих изображениях. Используйте инструмент аннотации, чтобы получить ваши аннотации и сохранить их в файле .csv.

Получить урожай

Мы сохранили данные нашей ограничивающей рамки в виде файла.csv файл. Файл .csv имеет следующие поля:

1. файлы
2. текст
3. xmin
4. xmax
5. ymin
6. ymax

Чтобы обрезать изображения и получить только обрезанное окно, мы должны иметь дело с изображениями разного размера. Для этого мы считываем данные csv в виде фрейма данных pandas и получаем наши координаты таким образом, чтобы мы не упускали никакой информации о номерных знаках, сохраняя при этом постоянный размер посевов. Это окажется полезным при обучении нашей модели распознавания текста.

Сгенерировать tfrecords

Сохранив наши обрезанные изображения одинакового размера в другом каталоге, мы можем начать использовать эти изображения для создания tfrecords, которые мы будем использовать для обучения нашего набора данных. Скрипт для создания tfrecords можно найти в репозитории, указанном выше. Эти tfrecords вместе с отображением меток должны храниться в API обнаружения объектов тензорного потока в следующем каталоге —

  DATA_PATH = 'models / research / Внимание_ocr / python / datasets / data / number_plates'
  

Набор данных должен быть в формате набора данных FSNS.

Для этого ваши тестовые и обучающие tfrecords вместе с текстовым файлом меток кодировки помещаются в папку с именем ‘fsns’ внутри каталога ‘datasets’. вы можете изменить это в другую папку и загрузить сюда свои файлы tfrecord и charset-labels.txt. Вам придется соответственно изменить путь в нескольких местах. Я использовал каталог под названием ‘number_plates’ внутри каталога datasets / data.

Создайте записи tf, запустив следующий сценарий.

Настройка нашего Attention-OCR

После того, как мы сохраним наши tfrecords и метки кодировки в требуемом каталоге, нам нужно написать сценарий конфигурации набора данных, который поможет нам разделить наши данные на обучение и протестировать сценарий обучения OCR внимания, чтобы процесс.

Создайте файл python и назовите его number_plates.py и поместите в следующий каталог:

  'models / research / Внимание_ocr / python / datasets'
  

Содержимое файла number-plates.py можно найти в файле README.md здесь.

Также измените файл __ init__.py в каталоге наборов данных, чтобы включить скрипт number_plates.py.

Обучите модель

Перейдите в следующий каталог:

  models / research / Внимание_ocr
  

Откройте файл с именем common_flags.py ‘и укажите, где вы хотите регистрировать свое обучение.

и выполните следующую команду на своем терминале:

  # измените это, если вы изменили имя набора данных в
# number_plates.py или если вы хотите изменить
# количество эпох

python train.py --dataset_name = number_plates --max_number_of_steps = 3000
  

Оцените модель

Выполните следующую команду с терминала.

  python eval.py --dataset_name = 'number_plates'
  

Получить прогнозы

Теперь из того же каталога выполните следующую команду в своей оболочке.

  python demo_inference.py --dataset_name = number_plates --batch_size = 8, \
--checkpoint = 'models / research / Внимание_ocr / number_plates_model_logs / model.ckpt-6000', \
--image_path_pattern = / home / anuj / crop /% d.png
  

Мы узнали о механизме внимания, преобразователях, различных способах приложения визуального внимания — RAM, DRAM и CRNN. Мы узнали о STN. Наконец, мы узнали о подходе глубокого обучения, который мы использовали — Attention OCR.

С точки зрения программирования мы узнали, как использовать распознавание внимания, чтобы обучить его на собственном наборе данных и выполнить логический вывод с использованием обученной модели.Код можно найти здесь и в моей вилке для проверки внимания.

Конечно, есть лучший, гораздо более простой и интуитивно понятный способ сделать это.

OCR с Nanonets

API Nanonets OCR позволяет с легкостью создавать модели OCR. Вы можете загрузить свои данные, аннотировать их, настроить модель для обучения и ждать получения прогнозов через пользовательский интерфейс на основе браузера, не написав ни единой строчки кода, не беспокоясь о графических процессорах или поиске правильных архитектур для ваших моделей глубокого обучения.Вы также можете получить ответы json для каждого прогноза, чтобы интегрировать его с вашими собственными системами и создавать приложения на основе машинного обучения, основанные на современных алгоритмах и сильной инфраструктуре.

Использование графического интерфейса: https://app.nanonets.com/

Вы также можете использовать Nanonets-OCR API, выполнив следующие шаги:

Использование NanoNets API

Ниже мы дадим вам шаг пошаговое руководство по обучению вашей собственной модели с использованием Nanonets API, состоящее из 9 простых шагов.

Шаг 1. Клонируйте репо

  git clone https://github.com/NanoNets/nanonets-ocr-sample-python
CD наносети-ОКР-образец-Питон
запросы на установку sudo pip
sudo pip install tqdm  

Шаг 2. Получите бесплатный ключ API

Получите бесплатный ключ API с https://app.nanonets.com/#/keys

Шаг 3. Установите ключ API в качестве переменной среды

  экспорт NANONETS_API_KEY = ВАШ_API_KEY_GOES_HERE
  

Шаг 4. Создайте новую модель

  python./code/create-model.py
  

Примечание. При этом генерируется MODEL_ID, необходимый для следующего шага.

Шаг 5. Добавление идентификатора модели в качестве переменной среды.

  экспорт NANONETS_MODEL_ID = YOUR_MODEL_ID
  

Шаг 6: Загрузите обучающие данные

Соберите изображения объекта, который вы хотите обнаружить. Когда у вас есть готовый набор данных в папке изображений (файлы изображений), начните загрузку набора данных.

  питон ./code/upload-training.ру
  

Шаг 7. Обучение модели

После загрузки изображений начните обучение модели

  python ./code/train-model.py
  

Шаг 8: Получение состояния модели

Обучение модели занимает около 30 минут. Вы получите электронное письмо после обучения модели. А пока вы проверяете состояние модели

  watch -n 100 python ./code/model-state.py
  

Шаг 9: Сделайте прогноз

После обучения модели.Вы можете делать прогнозы, используя модель

  python ./code/prediction.py PATH_TO_YOUR_IMAGE.jpg
  

Помните о проблеме извлечения данных? Зайдите в Nanonets и начните создавать модели OCR бесплатно!

Дополнительная литература

Обновление № 1 : Многие люди при внедрении кода сталкивались с проблемами. Вот самый распространенный: перед тем, как начать обучение, измените флаг контрольной точки по умолчанию на Нет .После обучения модели вы можете изменить путь к последней контрольной точке в файле common_flags.py или запустить сценарий вывода через командную строку и явно указать путь к контрольной точке.

Обновление № 2 : Используемый здесь инструмент аннотации — это специальный инструмент, созданный нами, доступный по адресу https://app.nanonets.com

Обновление # 3: ‌
‌ Добавлено дополнительное чтение материал о различных подходах к использованию кастомного глубокого обучения на основе OCR

Оптическое распознавание символов | Как OCR помогает при чтении? | Разобрался

Ответ:

Оптическое распознавание символов (OCR) играет важную роль в преобразовании печатных материалов в цифровые текстовые файлы.Эти цифровые файлы могут быть очень полезны детям и взрослым, которым трудно читать. Это связано с тем, что цифровой текст можно использовать с программами, поддерживающими чтение различными способами.

OCR был впервые представлен в 1990-х годах. Перенесемся в сегодняшний день, и вы обнаружите, что OCR встроено в программное обеспечение многих программ и устройств, включая некоторые компьютеры, планшеты, телефоны и принтеры. Многие из этих устройств могут автоматически преобразовывать отсканированный или сфотографированный документ в цифровой текст.

Но прежде чем мы углубимся в OCR, давайте поговорим немного о цифровом тексте.

Цифровой текст — один из нескольких форматов, которые делают печатную информацию доступной для большего числа людей. (Другие форматы включают аудио, крупный шрифт и шрифт Брайля.) Цифровой текст особенно полезен для читателей, испытывающих трудности, в том числе для тех, кто имеет различия в обучении, такие как дислексия. Цифровой формат позволяет читателям видеть слова на экране и одновременно слышать их чтение вслух. Это дает больше способов взаимодействия с информацией. Это также может помочь детям развить навыки самостоятельного чтения.

Какая связь между напечатанным на бумаге текстом, цифровым текстом и оптическим распознаванием текста? Один из способов преобразовать печатный материал в цифровой — использовать сканер. Сканер создает фотографию отпечатанного материала. Эту фотографию, часто называемую изображением, можно отобразить на устройстве с экраном.

Но сканирование — это только первый шаг. Фотография сама по себе не позволяет программам выделять слова или добавлять другие функции, которые могут помочь вашей дочери в чтении. Здесь на помощь приходит OCR.

OCR «смотрит» на фотографию (поэтому его название начинается с «оптического») и распознает формы различных букв, цифр и других символов. Он использует распознавание символов для преобразования фотографии документа в текстовый файл. Во многих случаях цифровая версия сохраняет «внешний вид» оригинала.

OCR позволяет вносить изменения в цифровой текст. Что можно сделать с цифровым текстом, зависит от того, какое программное обеспечение для чтения вы используете. Общие варианты включают:

• Выделение слов, предложений или абзацев

• Произнесение слов вслух, используя преобразование текста в речь

• Изменение цветов и размера текста

• Размещение цифровых «закладок», которые позволяют пользователям перемещаться по тексту (например, переходить непосредственно от содержания к главе четвертой)

По сути, OCR позволяет вам вносить изменения в отсканированный документ и перемещаться с места на место внутри него — так же, как вы можете с любым текстовым документом на вашем компьютере.

Допустим, у вашей дочери есть лист с домашним заданием, который она с трудом читает. Вы можете отсканировать и преобразовать лист с домашним заданием в цифровой текст. Вы можете узнать, как это сделать, посмотрев обучающие материалы на YouTube. (Введите термин «оптическое распознавание символов» в поле поиска.) После преобразования листа в цифровой файл она сможет использовать инструменты на своем компьютере, чтобы помочь ей прочитать его.

Но прежде чем она нырнет, тебе нужно сделать еще кое-что. Внимательно просмотрите весь документ и исправьте все ошибки, которые могло быть допущено программой распознавания текста.Если вы сканируете длинный документ, это может занять лотов и усилий. Но это важный шаг в процессе. Без такой проверки цифровой файл может оказаться не очень полезным для вашего ребенка.

Также неплохо узнать, создал ли кто-нибудь уже цифровую версию. Например, Bookshare и Learning Ally имеют большие библиотеки книг и других материалов, преобразованных в цифровые текстовые и / или аудиоформаты. Эти тексты «очищены» и готовы к использованию.

Спросите также в школе или местной библиотеке вашего ребенка о доступных форматах. Если сначала проконсультироваться с этими организациями, время, которое вы сэкономите на сканировании и проверке документов, может освободить вас, чтобы тратить больше времени на помощь дочери в других важных делах.

Вперед и вперед к самостоятельному чтению без стресса для вашей дочери!

Что такое OCR и как им пользоваться?

Оптическое распознавание символов (OCR) сводится к процессу преобразования текста — напечатанного или рукописного — в цифровой формат.

OCR — это форма компьютерного зрения, область исследований, посвященная тому, как видят машины. Компьютерное зрение — одна из наиболее устоявшихся и незаменимых форм машинного обучения (ML). Речь идет об использовании ИИ, позволяющего компьютерам обрабатывать изображения и видео, чтобы извлекать из них смысл.

OCR имеет более легендарную историю, чем большинство задач компьютерного зрения, и часто рассматривается как один из наиболее простых методов компьютерного зрения, возможно, уже усовершенствованный.На самом деле все сложнее. Реальные приложения OCR выходят далеко за рамки привычной оцифровки запыленных документов, а появление машинного обучения означает, что перед OCR предстоит долгий и прибыльный путь. В этой статье мы рассмотрим историю OCR, его развитие с помощью машинного обучения и рассмотрим некоторые из самых последних вариантов его использования.

Краткая история OCR

OCR может рассказать более длинную историю, чем его соотечественники с компьютерным зрением. Он восходит к 1913 году, когда был изобретен оптофон.Это устройство преобразовывало печатный текст в звуки для понимания слепыми. К сожалению, низкая скорость чтения оптофона и изнурительный ручной механизм управления не позволили ему выйти на рынок.

Только в 1970-х годах OCR заявило о себе. Это появилось в виде программного обеспечения, которое работало вместе со сканерами для преобразования физических документов в цифровой формат. Изначально он предназначался для преобразования текста в речь для слепых и слабовидящих.Однако эта технология нашла гораздо более широкое распространение благодаря изобретению омни-шрифтового распознавания текста, позволяющего сканировать и преобразовывать в цифровой текст практически любой документ.

До недавнего времени стандартная техника распознавания текста оставалась в значительной степени неизменной:

1. Создание цифрового изображения текста
2. Фильтрация изображения для увеличения контраста между светлыми и темными областями
3. Идентификация текста с помощью определения контура
4. Сравните каждый символ или слово против библиотеки примеров, чтобы найти наиболее близкое совпадение — по сути, форма классификации изображений

В качестве альтернативы можно использовать обнаружение признаков, при котором для его идентификации используются согласованные признаки символа, например.g. строчная буква «b» — это прямая линия с полукругом на правой стороне ее основания.

Этот программный подход, основанный на правилах, эффективен для задачи, для которой он был разработан, но он также довольно ограничен, поскольку его эффективность ограничена количеством доступных наборов символов для сопоставления. Процесс в основном ограничивается преобразованием структурированного текста, например текста, отформатированного в абзацы или столбцы.

Точность метода также быстро падает, когда вы вводите артефакты через документы второго поколения (например,g., сканы сканов) и пятна от кофейной кружки в смесь.

Более того, подход, основанный на правилах, не позволяет применять OCR к огромному спектру возможных проблем в реальном мире, где текст не предоставляется в виде аккуратно упорядоченных документов. Скорее, реальный мир — это место, где текст странно ориентирован и затемнен граффити и грязью на обочине автобуса, где символы перекрываются на изображениях уличных знаков с низким разрешением, среди множества других возможностей.

Машинное обучение (ML) открыло новую главу об оптическом распознавании текста, и это средство переворачивания страниц.За последние несколько лет OCR продвинулось дальше, чем за предыдущую сотню.

Ключевое изменение заключается в том, что OCR больше не ограничивается сканированием документов. Теперь его можно применить к любому изображению любого текста, поэтому в super.ai мы называем нашу программу обработки данных OCR транскрипцией текста изображения.

До тех пор, пока у вас есть достаточно точных обучающих данных, алгоритм OCR ML может быть применен к любому вообразимому сценарию реального мира, который требует идентификации и преобразования текста. Огромный диапазон возможных специализированных вариантов использования означает, что у OCR впереди блестящее будущее, о чем свидетельствует недавнее использование машинного обучения для транскрибирования древнего японского скорописного шрифта Кузушидзи.

Сила ML обычно заключается в его способности предоставлять обобщенные решения, модель, которая может работать в самых разных случаях, если она обучена на достаточно точных и релевантных обучающих данных. OCR в этом смысле более необычен, поскольку текст, который необходимо идентифицировать, имеет такой широкий спектр возможных форм, порядков и типов, что более специализированный подход часто дает лучшие результаты. Более интересные проблемы означают больше исследований, больше экспериментов и больше стимулов для инвестиций в творческие решения.

Более того, при глубоком обучении создание оцифрованной версии текста — это только начало: извлечение из него смысла — вот где начинается самое интересное, с глубоким пониманием, которое можно получить от выявления ранее скрытых закономерностей.

Примеры использования OCR

Любой человек, имеющий дело с большими объемами текста в изображениях, независимо от формы, выиграет от OCR. Часто это компании, которые были созданы до того, как оцифровка стала нормой, и стремятся оцифровать огромные физические архивы.Ярким примером такого рода оптического распознавания текста в массовом масштабе является злополучная попытка Google оцифровать каждую книгу на Земле. Но чем сложнее и необычнее ваш текст, тем интереснее ваши возможности.

Вот несколько примеров из отраслей, которые уже видят широкое использование OCR:

Банковское дело и финансы

• Автоматизированное внесение чеков
• Сопоставление, перевод и извлечение информации годового отчета

Транспорт и логистика

• Лицензия распознавание пластин
• Сортировка почты и отправлений
• Автоматическое считывание уличных указателей

Здравоохранение

• Больничные записи с возможностью поиска и обмена
• Автоматическая регистрация денежных переводов
• Автоматическая обработка заметок в форматы, соответствующие HIPAA

Эти рынки уже существуют изменена OCR без признаков замедления.Но научные круги во всех областях также могут быть взволнованы перспективой широкого распространения OCR и огромным объемом данных, которые оно производит. Как всегда, чем больше данных, тем больше возможностей для выявления ранее не обнаруженных закономерностей и получения свежих сведений о мире бизнеса и академических кругов.

У вас есть текст, который вы хотите расшифровать? Попробуйте наш продукт для транскрипции текста изображений бесплатно. Если ваш вариант использования является специфическим или нишевым, обратитесь за помощью, и вместе мы сможем создать инновационное решение.

‍

Соблюдение раздела 1557 OCR — Дискриминация; Переводчики, необходимые знаки, вспомогательные устройства и многое другое — Trupliance

Описание

На этом веб-семинаре будет обсуждаться закон, который применяется ко всем больницам, включая больницы с критическим доступом, и других поставщиков медицинских услуг, таких как кабинеты врачей и дома престарелых. В законе рассматривается закон о гражданских правах поставщиков медицинских услуг и других лиц, а также устраняется недискриминация, обязательные знаки и уведомления, переводчики и многое другое в соответствии с разделом 1557 Закона о доступном медицинском обслуживании.Он запрещает дискриминацию по признаку пола, расы, цвета кожи, национального происхождения, возраста и инвалидности. Он основан на давно действующих и хорошо известных федеральных законах о гражданских правах. Это первый закон, запрещающий дискриминацию по признаку пола (включая гендер, гендерную идентичность и гендерные стереотипы) в охватываемых программах и мероприятиях здравоохранения.

В этой программе будет обсуждаться прецедентное право по ряду вопросов, важных для больниц, и недавний федеральный регистр с изменениями, внесенными OCR для соответствия этим требованиям, в том числе не требовать от больниц делать аборт, если они противоречат их религиозным убеждениям, и вопросы, связанные с полом.

Эта программа также будет охватывать окончательные изменения CMS к практикующим врачам больниц, которые обсуждают этот закон в соответствии с Правилом улучшения больниц. CMS отметила, что в больничных CoP отсутствуют запреты на гендерную идентичность, которые могут быть препятствием для обращения за медицинской помощью. Хотя CMS решила не включать закон в двух разных местах, они могут передать любую проблему в OCR.

На этом веб-семинаре также будут обсуждаться некоторые предлагаемые изменения в разделе 1557 OCR, объем которых составляет 204 страницы. Они исключают дискриминацию по признаку пола и прерывание беременности из определения дискриминации по признаку пола.Это было сделано в соответствии с выводами федерального суда. Это также внесет изменения в требования к уведомлениям и слоганам.

Больницы обязаны проводить политику недискриминации и обучать свой персонал. Пациенты должны быть уведомлены на понятном им языке и о том, как подать жалобу, если они столкнутся с дискриминацией. Переводчики должны быть квалифицированными, и это будет объяснено.

Эта программа поможет удовлетворить требования к образованию, чтобы ваши сотрудники знали и соблюдали этот закон.Ресурсы будут содержать, например, список из 15 слоганов каждого штата, и OCR имеет их на 64 языках. Также будет предоставлен образец уведомления для отправки и образец процедуры рассмотрения жалоб.

Повестка дня:

• Переводчики
• Предупреждение дискриминации
• 2 обязательных знака
• Предлагаемые изменения
• Пересмотр политики рассмотрения жалоб
• Обязательное лицо для рассмотрения жалоб
• Требуется политика
• Требуется обучение
• Вспомогательные устройства, например увеличительные очки
• Пересмотренный процесс приема
• Дела ОГИ против больниц

Объективы

• Обсудите, что в больницах требуется вывешивать табличку о недискриминации
• Опишите, что в больнице должна быть вывеска с 15 лозунгами, чтобы пациенты знали, что они имеют право на бесплатного переводчика
• Напомним, что Управление по гражданским правам является основным исполнителем статьи 1557
• Обсудите, что в больнице должно быть лицо, ответственное за работу с пациентами, которые подают жалобу, связанную с недискриминацией.

Кому следует приехать?

• Риск-менеджер
• Адвокаты пациентов
• Защитники прав потребителей
• Медицинские поверенные
• Сотрудник по соответствию
• Главный врач
• Генеральный директор
• COO
• CNO
• Медсестры
• Менеджеры ED
• Врачи
• Средних уровней
• Комитет по политике
• Медсестры
• Старшие медсестры
• Директор по регистрации
• Заведующий врачебной практикой
• Управление персоналом
• Лицо, отвечающее за услуги устного перевода
• Директор по образованию
• Любое другое лицо, причастное к соблюдению федеральных законов и практикующих врачей больниц.

Динамик

Лаура А. Диксон

Лаура А. Диксон работала директором по безопасности пациентов, управлению рисками и операциями в учреждении COPIC с 2014 по 2020 год.

В своей роли г-жа Диксон предоставляла консультации и обучение по вопросам безопасности пациентов и управлению рисками для медицинских учреждений, практикующих врачей и персонала во многих штатах. Такие услуги включали создание и презентации по темам управления рисками, оценку медицинских учреждений; и разработка программ и сборник справочных материалов, дополняющих продукцию, ориентированную на врачей.
Г-жа Диксон имеет более чем двадцатилетний клинический опыт работы в учреждениях неотложной помощи, включая интенсивную терапию, коронарную помощь, периоперационные услуги и обезболивание. До прихода в COPIC она работала директором по западному региону, безопасности пациентов и управлению рисками в The Doctors Company, Напа, Калифорния. В этом качестве она консультировала врачей и персонал в западной части США по вопросам безопасности пациентов и управления рисками.
Юридический опыт г-жи Диксон включает представительство клиентов социального страхования по инвалидности, предоставление юридических консультаций и представительство на слушаниях и апелляциях по инвалидности, защиту от врачебной халатности и представительство медсестер в Совете по медсестринскому делу штата Колорадо.