論文の概要: A High-Throughput Platform to Bench Test Smartphone-Based Heart Rate Measurements Derived From Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23414v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 22:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.864636
• Title: A High-Throughput Platform to Bench Test Smartphone-Based Heart Rate Measurements Derived From Video
• Title（参考訳）: ビデオによるスマートフォンを用いた心拍数測定のための高出力プラットフォーム
• Authors: Ming-Zher Poh, Jonathan Wang, Jonathan Hsu, Lawrence Cai, Eric Teasley, James A. Taylor, Jameson K. Rogers, Anupam Pathak, Shwetak Patel,
• Abstract要約: スマートフォンベースの心拍数監視アプリ(HR)は、デバイスの多様性とフラグメンテーションのために、パフォーマンス評価とデバイスの互換性において重大な課題に直面している。 本稿では,この重要なニーズに対処する,新しい高スループットベンチテストプラットフォームを提案する。 このプラットフォームは、スマートフォンのHRアプリの事前デプロイテストのためのスケーラブルなソリューションを提供し、アプリパフォーマンスを改善し、デバイス互換性を確保し、モバイルヘルスの分野を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1764451419983009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smartphone-based heart rate (HR) monitoring apps using finger-over-camera photoplethysmography (PPG) face significant challenges in performance evaluation and device compatibility due to device variability and fragmentation. Manual testing is impractical, and standardized methods are lacking. This paper presents a novel, high-throughput bench-testing platform to address this critical need. We designed a system comprising a test rig capable of holding 12 smartphones for parallel testing, a method for generating synthetic PPG test videos with controllable HR and signal quality, and a host machine for coordinating video playback and data logging. The system achieved a mean absolute percentage error (MAPE) of 0.11% +/- 0.001% between input and measured HR, and a correlation coefficient of 0.92 +/- 0.008 between input and measured PPG signals using a clinically-validated smartphone-based HR app. Bench-testing results of 20 different smartphone models correctly classified all the devices as meeting the ANSI/CTA accuracy standards for HR monitors (MAPE <10%) when compared to a prospective clinical study with 80 participants, demonstrating high positive predictive value. This platform offers a scalable solution for pre-deployment testing of smartphone HR apps to improve app performance, ensure device compatibility, and advance the field of mobile health.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンベースの心拍数モニタリングアプリであるPPGは、デバイスの多様性とフラグメンテーションによるパフォーマンス評価とデバイス互換性において重大な課題に直面している。 手動テストは非現実的であり、標準化された方法が欠けている。 本稿では,この重要なニーズに対処する,新しい高スループットベンチテストプラットフォームを提案する。 並列テスト用のスマートフォン12台を収容できるテストリグと、制御可能なHRと信号品質を備えた合成PSGテストビデオを生成する方法と、ビデオ再生とデータログの調整を行うホストマシンとからなるシステムを設計した。 このシステムは、入力と測定されたHR間の平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が0.11%+/-0.001%、入力と測定されたPPG信号間の相関係数が0.92+/-0.008に達した。 20種類のスマートフォンのベンチテスト結果から, HRモニターのANSI/CTA精度基準(MAPE <10%)を, 80名を対象にした臨床研究と比較し, 高い正の予測値を示した。 このプラットフォームは、スマートフォンのHRアプリの事前デプロイテストのためのスケーラブルなソリューションを提供し、アプリパフォーマンスを改善し、デバイス互換性を確保し、モバイルヘルスの分野を前進させる。

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