Google Research crée un système de surveillance passive de la fréquence cardiaque via la caméra du smartphone

Google Research a publié une description dans Nature d'un système de surveillance passive de la fréquence cardiaque (PHRM) qui utilise la caméra frontale d'un smartphone pour enregistrer de courtes vidéos du visage dans les secondes suivant le déverrouillage. En utilisant des réseaux de neurones convolutionnels temporels et des méthodes de photopléthysmographie (PPG), le système estime la fréquence cardiaque (FC) et la fréquence cardiaque de repos quotidienne (FCR). L'apprentissage a utilisé plus de 350 000 clips vidéo provenant de près de 700 participants, en veillant à ce qu'au moins 25 % des participants aient une peau claire et moyenne (selon l'échelle de Monk) et 33 % une peau foncée. En conditions de laboratoire, le PHRM a atteint une erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) inférieure à 10 % pour tous les groupes de teint de peau, surpassant 15 modèles rPPG connus. Dans une étude en conditions réelles de "vie libre" avec 231 participants portant des ceintures ECG et des Fitbit Charge 6, le PHRM a montré une MAPE de 6,09 % après filtrage de fiabilité, et la FCR quotidienne avait une erreur absolue moyenne de 4,39 battements par minute par rapport à Fitbit, mieux que l'objectif de 5 battements. Le système reflétait correctement l'association d'une FCR élevée avec un indice de masse corporelle élevé et une faible capacité aérobie. Les erreurs étaient légèrement plus élevées pour les participants à peau foncée mais respectaient les normes de précision. Les chercheurs publient également le plus grand ensemble de données vidéo étiquetées et un modèle pré-entraîné PHRM-mini pour la recherche non commerciale.