Google Research entwickelt passives Herzfrequenzmesssystem über Smartphone-Kamera

Google Research hat in der Fachzeitschrift Nature eine Beschreibung eines passiven Herzfrequenz-Monitoring-Systems (PHRM) veröffentlicht, das die nach vorne gerichtete Kamera eines Smartphones nutzt, um innerhalb von Sekunden nach dem Entsperren kurze Videos des Gesichts aufzuzeichnen. Mithilfe zeitlicher Convolutional Neuronaler Netzwerke und photoplethysmografischer (PPG) Verfahren schätzt das System die Herzfrequenz (HR) und die tägliche Ruheherzfrequenz (RHR). Das Training basierte auf über 350.000 Videoclips von fast 700 Teilnehmern, wobei sichergestellt wurde, dass mindestens 25 Prozent der Teilnehmer helle und mittlere Hauttöne (nach Monk-Skala) und 33 Prozent dunkle Haut aufwiesen. Unter Laborbedingungen erreichte PHRM einen mittleren absoluten prozentualen Fehler (MAPE) von weniger als 10 Prozent für alle Hauttontypen und übertraf damit 15 bekannte rPPG-Modelle. In einer realen „Free-Living“-Studie mit 231 Teilnehmern, die EKG-Brustgurte und Fitbit Charge 6 trugen, zeigte PHRM nach einer Zuverlässigkeitsfilterung einen MAPE von 6,09 Prozent, und die tägliche RHR wies einen mittleren absoluten Fehler von 4,39 Schlägen pro Minute im Vergleich zu Fitbit auf, besser als das Ziel von 5 Schlägen. Das System spiegelte korrekt die Assoziation einer erhöhten RHR mit einem hohen BMI und einer geringen aeroben Fitness wider. Die Fehler fielen bei Teilnehmern mit dunkler Haut etwas höher aus, lagen aber innerhalb der Genauigkeitsstandards. Die Forscher veröffentlichen zudem den größten gelabelten Videodatensatz und ein vortrainiertes PHRM-mini-Modell für die nichtkommerzielle Forschung.