Ước lượng nhịp tim từ xa dựa trên phương pháp hấp thụ quang học
441 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.79.2022.31-40Từ khóa:
Ước lượng nhịp tim; Giám sát nhịp tim không tiếp xúc; Tín hiệu quang phổ-PPG; Nhận dạng khuôn mặt; Phát hiện khuôn mặt trực tiếp; Đo PPG dựa trên camera..Tóm tắt
Tính toán và ước lượng nhịp tim là một bước quan trọng trong phân tích tín hiệu y sinh. Ngày nay, phương pháp tính nhịp tim từ xa dựa trên phương pháp hấp thụ quang học (rPPG) sử dụng chuỗi hình ảnh từ khuôn mặt đang phát triển mạnh mẽ. Trong nghiên cứu này, với mục tiêu là xây dựng một ứng dụng rPPG giá rẻ cho cả mục đích là ước lượng nhịp tim, và cả phát hiện khuôn mặt giả mạo nhờ vào nhịp tim đó, bài báo xây dựng một phương pháp tự động, không tiếp xúc có thể đo nhịp tim từ video và xử lý tín hiệu. Video có thể thu thập thông qua hình ảnh khuôn mặt từ camera của điện thoại thông minh. Đồng thời, nghiên cứu cũng so sánh nhịp tim đo được từ rPPG bằng hình ảnh với nhịp tim đo được từ PPG thông qua thiết bị gắn vào tay ở cùng thời điểm, và cho thấy các giá trị nhịp tim khá khớp nhau. Hệ thống đề xuất có thể ước lượng nhịp tim từ hình ảnh khuôn mặt một người hoặc nhiều người cùng một lúc, và có thể sử dụng để phát hiện sự giả mạo khuôn mặt.
Tài liệu tham khảo
[1]. Z. Hasan, S. R. Ramamurthy, and N. Roy, "CamSense: A camera-based contact-less heart activity monitoring," Smart Health, vol. 23, pp. 1-13, 2022.
[2]. J. M. Arnold, D. H. Fitchett, J. G. Howlett, E. M. Lonn, and J.-C. Tardif, "Resting heart rate: a modifiable prognostic indicator of cardiovascular risk and outcomes?," Canadian Journal of Cardiology, vol. 24, pp. 3A-8A, 2008.
[3]. M. Z. Poh, D. J. McDuff, and R. Ư. W. Picard, "Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation," Optics Express, vol. 18, pp. 10762-10774, 2010.
[4]. D. McDuff, S. Gontarek, and R. W. Picard, "Remote detection of photoplethysmographic systolic and diastolic peaks using a digital camera," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 61, pp. 2948-2954, 2014.
[5]. C. Zhao, C. L. Lin, W. Chen, and Z. Li, "A novel framework for remote photoplethysmography pulse extraction on compressed videos" in Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2018, pp. 1299-1308.
[6]. H. Demirezen and C. E. Erdem, "Remote photoplethysmography using nonlinear mode decomposition," in IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018, pp. 1060-1064.
[7]. S. Huynh, R. K. Balan, J. Ko, and Y. Lee, "VitaMon: measuring heart rate variability using smartphone front camera," in the 17th conference on embedded networked sensor systems, 2019, pp. 1-14.
[8]. Q. Zhan, W. Wang, and G. Haan, "Analysis of CNN-based remote-PPG to understand limitations and sensitivities," Biomedical Optics Express, vol. 11, pp. 1268-1283, 2020.
[9]. I. Pavlidis, N. L. Eberhardt, and J. Levine, "Human behavior: Seeing through the face of deception," Nature, vol. 415, pp. 35, 2002.
[10]. P.A. Viola, and M.J. Jones., "Robust real-time face detection," International Journal of Computer Vision volume vol. 57, pp. 137–154, 2004.
[11]. Y. Freund and R. E. Schapire, "A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting," Journal of Computer and System Sciences, vol. 55, pp. 119–139, 1997.
