Google Research、スマートフォンカメラで受動的心拍数モニタリングシステムを開発

Google ResearchはNature誌に、スマートフォンのフロントカメラを用いてロック解除後の数秒で顔の短い動画を記録し、心拍数を推定するパッシブ心拍数モニタリング（PHRM）システムの説明を発表した。時間的畳み込みニューラルネットワークと光電容積脈波法（PPG）を用いて、心拍数（HR）と安静時心拍数（RHR）の日次推定を行う。トレーニングには、約700名の参加者から得られた35万以上の動画クリップを使用し、少なくとも25%が明るい肌と中間の肌（Monkスケール）、33%が暗い肌の参加者となるようにした。実験室条件下では、PHRMは全肌トーン群に対して平均絶対パーセント誤差（MAPE）が10%未満を達成し、既知の15のrPPGモデルを上回った。ECG胸部ストラップとFitbit Charge 6を装着した231名の参加者による実環境「自由生活」研究では、信頼性フィルタリング後のPHRMのMAPEは6.09%であり、RHRの日次値はFitbitに対する平均絶対誤差が毎分4.39拍と、目標の5拍を上回った。このシステムは、高いBMIや低い有酸素運動能力に関連するRHRの上昇を正確に反映した。暗い肌の参加者では誤差がやや高かったものの、精度基準を満たした。研究者らはまた、最大のラベル付き動画データセットと、研究目的で非商用利用可能な事前学習済みPHRM-miniモデルを公開している。