Пример нового подхода — бесконтактное определение ЧСС с использованием камер. Видеофиксация позволяет по мимолётным переменам в лице оценить такой показатель, как пульсовый объём крови в сосудах.
Изучая перемены в цвете лица, в принципе, можно сделать выводы о частоте пульса. Однако такие изменения не гарантировали точность оценки ЧСС: они слабы, мимолётны, и такому мониторингу мешают мимика и перепады освещения.
Чтобы решить научную проблему, команда исследователей из Токийского университета естественных наук разработала новый метод оценки характеристик пульса.
Метод основан исключительно на отслеживании рядов данных из видеозаписей лица, так что на пациента не нужно вешать никаких датчиков. Кадры преобразуются в сигналы цветовой модели RGB, что помогает извлекать информацию об изменениях объёма крови под кожей. После устранения из данных влияния помех и неточностей наблюдаемые сигналы RGB затем преобразуются в информацию о пульсе. Затем благодаря моделированию можно извлечь пульсовые волны с точными сведениями для оценки ЧСС.
Чтобы продемонстрировать эффективность метода, исследователи использовали 67 видеозаписей лиц. Затем результаты сравнили с другими бесконтактными методами оценки ЧСС, а их немало: DistancePPG, SparsePPG, SAMC, иерархический и MTTS-CAN.
Интересно, что предлагаемый метод выбирает динамический режим, который содержит наибольшее количество компонентов пульсовой волны на основе типичного диапазона. В результате метод повысил точности оценки на 36,5% по сравнению с прочими способами, особенно в случаях с перепадами освещения.
Результаты исследования обещают новые возможности для совершенствования медицины и улучшения общего комфорта пациентов. Или, допустим, впоследствии поможет через камеры вылавливать из городской толпы тех, кто излишне напряжён или чего-то опасается? Кто знает, об этом ученые не сказали ни слова.
Впрочем, ещё потребуются дальнейшие исследования для повышения точности метода.
