論文の概要: EMPD: An Event-based Multimodal Physiological Dataset for Remote Pulse Wave Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26699v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 01:25:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.088073
• Title: EMPD: An Event-based Multimodal Physiological Dataset for Remote Pulse Wave Detection
• Title（参考訳）: EMPD:リモートパルス波検出のためのイベントベースのマルチモーダル生理的データセット
• Authors: Qian Feng, Pengfei Li, Rongshan Gao, Jiale Xu, Rui Gong, Yidi Li,
• Abstract要約: EMPDは、イベントカメラによる非接触生理学的センシングのための最初のベンチマークデータセットである。 マイクロ秒レベルの時間精度で正確に同期されたマルチモーダルデータを提供する。 このデータセットは、ニューロモルフィックな生理学的モニタリングの分野で堅牢なアルゴリズムを開発するための重要なリソースとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.621871238954053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote photoplethysmography (rPPG) based on traditional frame-based cameras often struggles with motion artifacts and limited temporal resolution. To address these limitations, we introduce EMPD (Event-based Multimodal Physiological Dataset), the first benchmark dataset specifically designed for non-contact physiological sensing via event cameras. The dataset leverages a laser-assisted acquisition system where a high-coherence laser modulates subtle skin vibrations from the radial artery into significant signals detectable by a neuromorphic sensor. The hardware platform integrates a high-resolution event camera to capture micro-motions and intensity transients, an industrial RGB camera to provide traditional rPPG benchmarks, and a clinical-grade pulse oximeter to record ground truth PPG waveforms. EMPD contains 193 valid records collected from 83 subjects, covering a wide heart rate range (40-110 BPM) under both resting and post-exercise conditions. By providing precisely synchronized multimodal data with microsecond-level temporal precision, EMPD serves as a crucial resource for developing robust algorithms in the field of neuromorphic physiological monitoring. The dataset is publicly available at: https://doi.org/10.5281/zenodo.18765701
• Abstract（参考訳）: 従来のフレームベースのカメラをベースとしたリモート光断層撮影(rPPG)は、しばしば動きのアーティファクトと時間分解能の制限に悩まされる。 これらの制約に対処するため,イベントカメラによる非接触生理学的センシングのために設計された最初のベンチマークデータセットであるEMPD(Event-based Multimodal Physiological Dataset)を導入する。 このデータセットは、高コヒーレンスレーザーが放射状動脈からの微妙な皮膚振動をニューロモルフィックセンサーで検出可能な重要な信号に変調するレーザーアシスト取得システムを利用する。 ハードウェアプラットフォームは、マイクロモーションとインテンシティ・トランジェントをキャプチャするための高解像度のイベントカメラ、従来のrPPGベンチマークを提供する産業用RGBカメラ、地上の真相PPG波形を記録するための臨床グレードのパルスオキシメータを統合している。 EMPDには83名の被験者から収集された193の有効な記録が含まれており、安静と運動後の両方の条件下で、広い心拍数範囲(40-110 BPM)をカバーしている。 マイクロ秒レベルの時間精度で正確に同期されたマルチモーダルデータを提供することにより、EMPDは神経型生理モニタリングの分野で堅牢なアルゴリズムを開発する上で重要な資源となる。 データセットは、https://doi.org/10.5281/zenodo.18765701で公開されている。

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