Визначення кардіоінтервалограми за відеорядом обличчя людини

Автор(и)

  • Олена Володимирівна Гусєва Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна image/svg+xml https://orcid.org/0000-0002-6353-6123
  • Олег Борисович Шарпан Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» , Україна image/svg+xml https://orcid.org/0000-0002-9591-8097

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347024080028

Ключові слова:

дистанційна фотоплетизмографія, відео обличчя, пульсовий сигнал, область цікавості, кольорова траса, частота серцевих скорочень, кардіоінтервалограма, варіабельність серцевого ритму

Анотація

Розроблено процес отримання пульсових сигналів людини системою дистанційної фотоплетизмографії. Процедура заснована на використанні відеокамери, яка дистанційно безконтактно реєструє відео ділянки тіла людини, зокрема, її обличчя, аналізі динаміки сигналів відображення червоного, зеленого та синього світла від шкіри, та наступному синтезі цих сигналів для отримання фотоплетизмографічних сигналів пульсу. Основна увага приділена визначенню кардіоінтервалів фотоплетизмограми з метою реалізації систем варіаційної пульсометрії. Розглянуто етапи реалізації методу дистанційної фотоплетизмографії. Розроблено алгоритм оброблення кольорових трас з відео обличчя, заснований на використанні методу формування «маски» пульсового імпульсу і побудові взаємно-кореляційної функції. Наведено результати розрахунків і експериментів по відновленню фотоплетизмографічних сигналів. Перевірка обраних методів проведена на власних відео, де в якості областей цікавості обрано три ділянки тіла людини: чоло, щока, шия. Отримані результати вказують на можливість визначення кардіоінтервалограм із застосуванням кореляційного методу аналізу оброблених кольорових трас.

Посилання

  1. S. Premkumar, D. J. Hemanth, “Intelligent remote photoplethysmography-based methods for heart rate estimation from face videos: a survey,” Informatics, vol. 9, no. 3, p. 57, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/informatics9030057.
  2. B. F. Duffy, D. R. Flynn, “A year in computer vision,” Web-site, 2017. https://themtank.org/a-year-in-computer-vision.
  3. O. Y. Sergiyenko, V. V. Tyrsa, “3D optical machine vision sensors with intelligent data management for robotic swarm navigation improvement,” IEEE Sensors J., vol. 21, no. 10, pp. 11262–11274, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/JSEN.2020.3007856.
  4. A. Gudi, M. Bittner, R. Lochmans, J. van Gemert, “Efficient real-time camera based estimation of heart rate and its variability,” in 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW), 2019, pp. 1570–1579, doi: https://doi.org/10.1109/ICCVW.2019.00196.
  5. J. Allen, “Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement,” Physiol. Meas., vol. 28, no. 3, pp. R1–R39, 2007, doi: https://doi.org/10.1088/0967-3334/28/3/R01.
  6. Ю. Б. Лісун, Є. І. Углев, “Варіабельність серцевого ритму, використання та методи аналізу,” Pain, Anaesth. Intensive Care, no. 4(93), pp. 83–89, 2020, doi: https://doi.org/10.25284/2519-2078.4(93).2020.220693.
  7. S. Kwon, J. Kim, D. Lee, K. Park, “ROI analysis for remote photoplethysmography on facial video,” in 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015, pp. 4938–4941, doi: https://doi.org/10.1109/EMBC.2015.7319499.
  8. M.-Z. Poh, D. J. McDuff, R. W. Picard, “Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation,” Opt. Express, vol. 18, no. 10, p. 10762, 2010, doi: https://doi.org/10.1364/OE.18.010762.
  9. Wikipedia, “YIQ,” Web-site paper. https://www.wikiwand.com/en/YIQ.
  10. D. Wedekind et al., “Assessment of blind source separation techniques for video-based cardiac pulse extraction,” J. Biomed. Opt., vol. 22, no. 335002, 2017, doi: https://doi.org/10.1117/1.JBO.22.3.035002.
  11. K. Mannapperuma, B. D. Holton, P. J. Lesniewski, J. C. Thomas, “Performance limits of ICA-based heart rate identification techniques in imaging photoplethysmography,” Physiol. Meas., vol. 36, no. 1, pp. 67–83, 2015, doi: https://doi.org/10.1088/0967-3334/36/1/67.
  12. M. Lewandowska, J. Rumiński, T. Kocejko, J. Nowak, “Measuring pulse rate with a webcam — A non-contact method for evaluating cardiac activity,” in 2011 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 2011, uri: https://ieeexplore.ieee.org/document/6078233.
  13. M. Malik et al., “Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use,” Eur. Hear. J., vol. 17, no. 3, pp. 354–381, 1996, doi: https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a014868.
  14. В. П. Пісьціо, В. Р. Медвідь, “Дискретне перетворення Фур’є,” in Цифрова Обробка Сигналів Та Зображень, Тернопіль: ТНТУ, 2017.
  15. М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, В. С. Борин, “Порівняльний аналіз методів фільтрації при експериментальному дослідженні динамічних властивостей об’єктів,” Методи та прилади контролю якості, no. 2(45), pp. 66–81, 2020, doi: https://doi.org/10.31471/1993-9981-2020-2(45)-66-81.
  16. Р. Н. Квєтний, І. В. Богач, О. Ю. Софина, О. М. Шушура, Комп’ютерне Моделювання Систем Та Процесів. Методи Обчислень. Частина 2. Вінниця: ВНТУ, 2013, uri: https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/19557.
Положення області цікавості на щоці

Опубліковано

2024-08-26

Як цитувати

Гусєва, О. В., & Шарпан, О. Б. (2024). Визначення кардіоінтервалограми за відеорядом обличчя людини. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 67(8), 478–489. https://doi.org/10.20535/S0021347024080028

Номер

Розділ

Оригінальні статті