Ước tính nhịp tim (HR) là một thành phần thiết yếu của theo dõi sức khỏe và cung cấp những hiểu biết hữu ích về trạng thái thể chất và cảm xúc của con người Trong thập kỷ qua hoặc lâu hơn, các nhà nghiên cứu đã khám phá các phương pháp mới hơn để ước tính HR không tiếp xúc, chủ yếu để vượt qua sự khó chịu hoặc viêm da liên quan đến các phương pháp thông thường đòi hỏi phải tiếp xúc vật lý Ước tính HR không tiếp xúc sử dụng camera là một ví dụ về một phương pháp như vậy Phương pháp tập trung vào xung thể tích máu (BVP), gây ra những thay đổi nhỏ tạm thời về màu da mặt được ghi lại trong video Bằng cách kiểm tra các biến thể màu này, có thể ước tính HR Tuy nhiên, do mức độ nhỏ của những thay đổi màu này, độ chính xác của ước tính HR bị ảnh hưởng xấu bởi các chuyển động trên khuôn mặt, các biến thể ánh sáng xung quanh và nhiễu

Để giải quyết những thách thức này, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Nhật Bản hiện đã phát triển một phương pháp mới để tận dụng các đặc điểm tạm thời của mạch máu Điều quan trọng, nó xây dựng dựa trên khả năng của xung thể hiện hành vi bán thời gian, giúp phân biệt nó với các tạo tác tiếng ồn Nghiên cứu được dẫn dắt bởi Tiến sĩ Yoshihiro Maeda, phó giáo sư cơ sở, từ Khoa Kỹ thuật Điện tại Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tokyo và làĐược xuất bản trong Tập 11 củaAccess IEEEtạp chí vào ngày 9 tháng 6 năm 2023Giáo sư Takayuki Hamamoto và Kosuke Kurihara từ Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tokyo và Phó Giáo sư Daisuke Sugimura từ Khoa Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Máy tính, Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Tsuda, cũng là một phần của nghiên cứu này

Phương pháp đề xuất sử dụng phân tách chế độ động (DMD), một kỹ thuật phân tích các cấu trúc không gian-thời gian trong các tín hiệu chuỗi thời gian đa chiều Nó cũng sử dụng lựa chọn thích ứng của cấu trúc thời gian không gian tối ưu dựa trên kiến thức y tế về tần số nhân sự"Phương pháp của chúng tôi, không giống như các ứng dụng trước đây của DMD, các mô hình hiệu quả và trích xuất tín hiệu BVP bằng cách chuyển đổi DMD thông tin vật lý trong hệ thống tọa độ trễ thời gian, có tính đến tính phi tuyến và tính định nghĩa của động lực tỷ lệ kèo nhà cái net BVP,"Giải thích Kosuke Kurihara, một tiến sĩ tỷ lệ kèo nhà cái net sinh

Phương pháp được đề xuất chỉ dựa vào việc theo dõi dữ liệu chuỗi thời gian từ các video về khuôn mặt của một người, loại bỏ sự cần thiết của bất kỳ máy dò kèm theo nào trên cơ thể người Trong phương pháp này, chuỗi thời gian video của khuôn mặt, theo dõi những thay đổi liên tục, được chuyển đổi thành tín hiệu chuỗi thời gian RGB, giúp trích xuất thông tin về sự thay đổi thể tích máu xảy ra bên dưới da Sau khi xử lý hiệu quả tiếng ồn hoặc thông tin sai lầm có thể xâm nhập vào dữ liệu, các tín hiệu RGB được quan sát sau đó được chuyển đổi thành dữ liệu thông tin sóng xung

Sử dụng phương pháp DMD trong hệ tọa độ bị trì hoãn theo thời gian với mô hình động lực bảo tồn, sóng xung có thể trích xuất thông tin chính và chính xác để ước tính HR

Để chứng minh hiệu quả của phương pháp này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng 67 video khuôn mặt từ ba bộ dữ liệu có sẵn công khai-cụ thể là bộ dữ liệu PPG từ xa của Tokyotech, bộ dữ liệu MR-NIRP và bộ dữ liệu UBFC-RPPG Kết quả của phương pháp này sau đó được so sánh với các phương pháp ước tính HR không tiếp xúc khác, bao gồm Detcap

Điều thú vị là phương pháp được đề xuất chọn một cách thích ứng chế độ động chứa các thành phần sóng xung nhất, dựa trên kiến thức về phạm vi điển hình của các thành phần sóng xung Kết quả là, phương thức hiển thị 36,5 & percnt; Cải thiện độ chính xác ước tính so với các phương pháp thông thường, đặc biệt là trong các cảnh có biến động ánh sáng xung quanh

"Thành tựu này được dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng như một công nghệ cơ bản cho các hệ thống giám sát quan trọng trong các lĩnh vực y tế và thể dụcKết luận Tiến sĩ Maeda Các kết quả nghiên cứu cung cấp các khả năng mới để tăng cường các công nghệ chăm sóc sức khỏe và cải thiện sự thoải mái và hạnh phúc của bệnh nhân Đi trước, sẽ cần nghiên cứu sâu hơn để khám phá các kỹ thuật kết hợp thông tin đa phương, có thể góp phần giảm tiếng ồn và cải thiện độ chính xác của phương pháp

Chúng tôi chúc Tiến sĩ Maeda và nhóm của anh ấy may mắn vì những nỗ lực liên tục của họ đối với việc giải quyết các vấn đề còn lại với phương pháp mới này

Tiêu đề hình ảnh:Phương pháp tiểu thuyết để trích xuất cấu trúc không gian-thời gian của xung thể tích máu để ước tính nhịp tim chính xác
Chú thích hình ảnh:Các nhà nghiên cứu từ TUS đề xuất một phương pháp liên quan đến việc xây dựng ma trận sắc tố bằng cách sử dụng tín hiệu chuỗi thời gian từ các mảng mặt trong một video khuôn mặt RGB, tiếp theo là phân tích cấu trúc thời gian không gian của mạch máu (BVP) bằng cách sử dụng DMD Hơn nữa, ước tính nhịp tim trong miền thời gian được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích giai đoạn đỉnh nhịp đến nhịp của tín hiệu BVP được trích xuất
Tín dụng hình ảnh:dr Yoshihiro Maeda và Kosuke Kurihara từ Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tokyo, Nhật Bản
Loại giấy phép:Nội dung gốc
Hạn chế sử dụng:Không thể được sử dụng mà không có sự cho phép