論文の概要: Phase-shifted remote photoplethysmography for estimating heart rate and
blood pressure from facial video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04560v2
- Date: Wed, 6 Mar 2024 00:46:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 20:41:27.386734
- Title: Phase-shifted remote photoplethysmography for estimating heart rate and
blood pressure from facial video
- Title（参考訳）: 顔映像から心拍数と血圧を推定するための位相シフト型遠隔光胸シンチグラフィ
- Authors: Gyutae Hwang, Sang Jun Lee
- Abstract要約: 心拍数と血圧は、心臓血管系のモニタリングにとって重要な生体情報である。
本論文では,心拍数と血圧を推定する視覚的手法を提案する。
本論文では,2段階の深層学習フレームワークを,BP-NetとBBP-Netで構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.189602489149301
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Human health can be critically affected by cardiovascular diseases, such as
hypertension, arrhythmias, and stroke. Heart rate and blood pressure are
important biometric information for the monitoring of cardiovascular system and
early diagnosis of cardiovascular diseases. Existing methods for estimating the
heart rate are based on electrocardiography and photoplethyomography, which
require contacting the sensor to the skin surface. Moreover, catheter and
cuff-based methods for measuring blood pressure cause inconvenience and have
limited applicability. Therefore, in this thesis, we propose a vision-based
method for estimating the heart rate and blood pressure. This thesis proposes a
2-stage deep learning framework consisting of a dual remote
photoplethysmography network (DRP-Net) and bounded blood pressure network
(BBP-Net). In the first stage, DRP-Net infers remote photoplethysmography
(rPPG) signals for the acral and facial regions, and these phase-shifted rPPG
signals are utilized to estimate the heart rate. In the second stage, BBP-Net
integrates temporal features and analyzes phase discrepancy between the acral
and facial rPPG signals to estimate SBP and DBP values. To improve the accuracy
of estimating the heart rate, we employed a data augmentation method based on a
frame interpolation model. Moreover, we designed BBP-Net to infer blood
pressure within a predefined range by incorporating a scaled sigmoid function.
Our method resulted in estimating the heart rate with the mean absolute error
(MAE) of 1.78 BPM, reducing the MAE by 34.31 % compared to the recent method,
on the MMSE-HR dataset. The MAE for estimating the systolic blood pressure
(SBP) and diastolic blood pressure (DBP) were 10.19 mmHg and 7.09 mmHg. On the
V4V dataset, the MAE for the heart rate, SBP, and DBP were 3.83 BPM, 13.64
mmHg, and 9.4 mmHg, respectively.
- Abstract（参考訳）: ヒトの健康は高血圧、不整脈、脳卒中などの心血管疾患に深刻な影響を受けることがある。
心拍数と血圧は、循環器系のモニタリングと心血管疾患の早期診断に重要な生体情報である。
既存の心拍数を推定する方法は、センサを皮膚表面に接触させる必要のある心電図と光胸腔造影に基づいている。
さらに、血圧測定のためのカテーテルおよびカフ法は不便であり、適用性に制限がある。
そこで本論文では,心拍数と血圧を視覚的に推定する手法を提案する。
本論文では,2段階の深層学習フレームワークとして,DRP-NetとBBP-Netを併用した2段階の深層学習手法を提案する。
第1段階では、drp-netが頭蓋および顔面領域の遠隔光胸腺造影(rppg)信号を推定し、これらの位相シフトrppg信号を用いて心拍数を推定する。
第2段階では、BBP-Netは時間的特徴を統合し、アクラル信号と顔面rPPG信号の位相差を分析し、SBPとDBPの値を推定する。
心拍数を推定する精度を向上させるため,フレーム補間モデルに基づくデータ拡張手法を適用した。
さらに, bbp-net は, スケールド・シグモイド機能を組み込むことにより, 血圧を予め定義された範囲内で推定する。
その結果,平均絶対誤差(MAE)を1.78 BPMと推定し,最近のMMSE-HRデータセットと比較すると,MAEを34.31%削減した。
収縮期血圧 (SBP) と拡張期血圧 (DBP) を推定するためのMAEは10.19 mmHg, 7.09 mmHgであった。
V4Vデータセットでは、心拍数のMAE、SBP、DBPはそれぞれ3.83 BPM、13.64 mmHg、9.4 mmHgであった。
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