Google Research, 스마트폰 카메라를 통한 수동 심박수 모니터링 시스템 개발

Google Research가 Nature에 게재한 논문에서 스마트폰의 전면 카메라를 사용해 잠금 해제 후 몇 초 이내에 얼굴의 짧은 영상을 녹화하여 심박수를 수동적으로 모니터링하는 수동 심박수 모니터링(PHRM) 시스템을 설명했습니다. 시간적 합성곱 신경망과 광용적맥파(PPG) 방법을 사용하여 이 시스템은 심박수(HR)와 일일 안정 시 심박수(RHR)를 추정합니다. 학습에는 약 700명의 참가자로부터 수집한 35만 개 이상의 영상 클립이 사용되었으며, 참가자 중 최소 25%는 밝은 피부와 중간 피부(Monk 척도 기준)를, 33%는 어두운 피부를 가졌습니다. 실험실 조건에서 PHRM은 모든 피부 톤 그룹에 대해 평균 절대 백분율 오차(MAPE)가 10% 미만을 달성하여 15개의 알려진 원격 광용적맥파(rPPG) 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다. ECG 흉부 스트랩과 Fitbit Charge 6를 착용한 231명의 참가자와 함께 진행된 실제 환경의 '자유 생활' 연구에서 PHRM은 신뢰성 필터링 후 MAPE 6.09%를 기록했으며, 일일 RHR은 Fitbit 대비 평균 절대 오차가 분당 4.39회로 목표치인 5회보다 더 우수했습니다. 이 시스템은 높은 BMI와 낮은 유산소 운동 능력이 RHR 상승과 연관된다는 사실을 정확히 반영했습니다. 어두운 피부를 가진 참가자의 경우 오차가 약간 더 컸지만 정확도 기준을 충족했습니다. 연구진은 또한 가장 큰 레이블링된 영상 데이터셋과 사전 학습된 PHRM-mini 모델을 비상업적 연구 목적으로 공개합니다.