Procena otkucaja srca (HR) je suštinska komponenta praćenja zdravlja i pruža korisne uvide u fiziološko i emocionalno stanje ljudi. U protekloj deceniji, istraživači su istraživali novije pristupe za beskontaktnu procenu HR, prvenstveno da bi prevazišli nelagodnost ili dermatitis povezan sa konvencionalnim metodama koje zahtevaju fizički kontakt. Beskontaktna procena HR pomoću kamera je primer jedne takve metode.
Metoda se fokusira na puls volumena krvi (BVP), koji uzrokuje blage vremenske promene u boji kože lica snimljene na video snimcima. Ispitivanjem ovih varijacija boja postaje moguće proceniti HR. Međutim, zbog male veličine ovih promena boje, na tačnost procene HR negativno utiču pokreti lica, varijacije ambijentalnog osvetljenja i buka.
Da bi se suočio sa ovim izazovima, tim istraživača iz Japana je sada razvio novu metodu koja koristi vremenske karakteristike krvnog pulsa. Važno je da se gradi na sposobnosti pulsa da pokaže kvaziperiodično ponašanje, što ga razlikuje od artefakata buke.
Studiju je vodio dr Ioshihiro Maeda, mlađi vanredni profesor, sa Odeljenja za elektrotehniku na Univerzitetu nauke u Tokiju, a objavljena je u IEEE Access. Profesor Takaiuki Hamamoto i Kosuke Kurihara sa Univerziteta nauke u Tokiju i vanredni profesor Daisuke Sugimura sa Odeljenja za računarske nauke Univerziteta Tsuda takođe su bili deo ove studije.
Predloženi metod koristi dinamičku dekompoziciju (DMD), tehniku koja analizira prostorno-vremenske strukture u višedimenzionalnim signalima vremenskih serija. Takođe koristi adaptivnu selekciju optimalne prostorno-vremenske strukture na osnovu medicinskog znanja o HR frekvencijama.
„Naš metod, za razliku od prethodnih primena DMD-a, efikasno modelira i izdvaja BVP signal ugrađivanjem DMD-a zasnovanog na fizici u koordinatni sistem vremenskog kašnjenja, uzimajući u obzir nelinearnost i kvaziperiodičnost dinamike BVP-a“, objašnjava Kosuke Kurihara, a Ph.D. učenik.
Predloženi metod se oslanja isključivo na praćenje podataka vremenske serije sa video snimaka lica osobe, eliminišući potrebu za bilo kakvim detektorima pričvršćenim na telu osobe. U ovoj metodi, video vremenske serije lica, koje prate kontinuirane promene, se pretvaraju u RGB signale vremenske serije, što pomaže u izdvajanju informacija o promenama zapremine krvi koje se dešavaju ispod kože. Nakon efikasnog suočavanja sa šumom ili dezinformacijama koje bi se mogle uvući u podatke, posmatrani RGB signali se zatim pretvaraju u informacije o pulsnim talasima.
Koristeći DMD metod u koordinatnom sistemu sa vremenskim kašnjenjem sa konzervativnim modeliranjem dinamike, mogu se izdvojiti pulsni talasi koji sadrže glavne i tačne informacije za procenu HR.
Da bi demonstrirali efikasnost ove metode, istraživači su koristili 67 video snimaka lica iz tri javno dostupna skupa podataka – naime TokioTech Remote PPG skup podataka, MR-NIRP skup podataka i UBFC-RPPG skup podataka. Rezultati ove metode su zatim upoređeni sa drugim beskontaktnim metodama procene HR, uključujući DistancePPG, SparsePPG, SAMC, Hierarchical i MTTS-CAN.
Zanimljivo je da predloženi metod adaptivno bira dinamički režim koji sadrži najviše komponenti pulsnog talasa, na osnovu poznavanja tipičnog opsega komponenti pulsnog talasa. Kao rezultat, metoda je pokazala poboljšanje od 36,5% u tačnosti procene u poređenju sa konvencionalnim metodama, posebno u scenama sa fluktuacijama ambijentalnog svetla.
„Očekuje se da će ovo dostignuće igrati značajnu ulogu kao fundamentalna tehnologija za vitalne sisteme praćenja u oblasti medicine i fitnesa. Revolucionarna beskontaktna metoda ima veliki potencijal za beskontaktnu procenu otkucaja srca u različitim aplikacijama, kao što su daljinsko praćenje zdravlja i fiziološke procene“, zaključuje dr Maeda.
Nalazi istraživanja pružaju nove mogućnosti za unapređenje tehnologija zdravstvene zaštite i poboljšanje opšteg komfora i blagostanja pacijenata. U nastavku će biti potrebna dalja istraživanja kako bi se istražile tehnike koje uključuju multispektralne informacije, koje mogu doprineti smanjenju buke i poboljšanju tačnosti metode.
