Google Research luo passiivisen sykkeenmittausjärjestelmän älypuhelimen kameran avulla

Google Research julkaisi Nature-lehdessä kuvauksen passiivisesta sykkeen seurantajärjestelmästä (PHRM), joka käyttää älypuhelimen etukameraa tallentaakseen lyhyitä videopätkiä kasvoista sekuntien kuluessa puhelimen avaamisesta. Ajallisia konvoluutioneuroverkkoja ja fotopletysmografiaan (PPG) perustuvia menetelmiä hyödyntävä järjestelmä arvioi sykkeen (HR) ja päivittäisen leposykkeen (RHR). Harjoitusdata sisälsi yli 350 000 videoklippiä lähes 700 osallistujalta, ja vähintään 25 prosentilla osallistujista oli vaalea tai keskivaalea iho (Monk-asteikolla) ja 33 prosentilla tumma iho. Laboratorio-olosuhteissa PHRM saavutti keskimääräisen absoluuttisen prosentuaalisen virheen (MAPE) alle 10 prosenttia kaikille ihotyypeille, voittaen 15 tunnetun rPPG-mallin. Todellisessa vapaassa elämässä tehdyssä tutkimuksessa, jossa 231 osallistujaa käytti EKG-rintanauhoja ja Fitbit Charge 6 -ranneketta, PHRM:n MAPE oli 6,09 prosenttia luotettavuussuodatuksen jälkeen, ja päivittäisen leposykkeen keskimääräinen absoluuttinen virhe oli 4,39 lyöntiä minuutissa verrattuna Fitbitiin, mikä on parempi kuin 5 lyönnin tavoite. Järjestelmä heijasti oikein kohonneen leposykkeen yhteyttä korkeaan painoindeksiin ja alhaiseen aerobiseen kuntoon. Virheet olivat hieman suurempia tummaihoisilla osallistujilla, mutta täyttivät tarkkuusvaatimukset. Tutkijat julkaisevat myös suurimman julkisen merkityn videodatan ja esikoulutetun PHRM-mini-mallin ei-kaupalliseen tutkimuskäyttöön.