Masurarea parametrilor biomedicali [615100]

Masurarea parametrilor biomedicali
utilizand video procesarea

Capitolul 1

Introducere

Monitorizarea semnelor vitale, cum ar fi frecvența cardiacă și tensiunea arterială în mod regulat, este
importantă pentru detectarea precoce a bolilor și debutul condițiilor cronice de sănătate, precum și
pentru tratamentul eficient și gestionarea bolilor. Pentru scopuri preventive și de diagnosticare, este de
dorit ca această monitorizare să aibă loc fără efectul stratului alb, ceea ce duce la citiri ridicate dacă
măsurătorile sunt luate în prezența unui profesionist medical sau în situații de stres psihologic. Ca
rezultat, metodele care pot lua aceste măsurători în casă și cu o implicare minimă a individul ui ar fi
ideale deoarece asigură atât lipsa de părtinire psihologică în măsurători, cât și colectarea informațiilor la
intervale regulate și pe perioade lungi de timp . O combinație a imaginii și a procesării digitale avansate
a semnalelor poate fi utiliza tă pentru a realiza acest lucru și pentru a monitoriza semnele vitale ale unei
persoane, cum ar fi ritmul cardiac și fluxul sanguin, utilizând un film capturat de o cameră calificată.
Această tehnică, spre deosebire de tehnicile utilizate anterior, cum ar fi puls oximetria, poate fi
autonomă și poate să apară în mare măsură fără implicarea activă a individului. Avantajele măsurătorilor
cardiovasculare autonome sunt că acestea sunt mai convenabile, pot obține lecturi mai frecvent și pe o
bază mai regulată și că sunt mai puțin afectate de eroarea utilizatorului. Totuși, tehnicile vizuale
autonome au nevoie de o setare controlată pentru a asigura măsurători fiabile, care necesită acțiuni de
sprijin cum ar fi controlul luminii și că utilizatorul privește direct pe o cameră pentru o perioadă limitată
de timp fără mișcări majore.
1.1 Obiectiv

Obiectivul tezei este de a dezvolta și evalua metode pentru o oglindă inteligentă pentru a extrage
parametrii de sănătate vitali ai sângelui, cum ar fi fluxul sanguin și ritm ul cardiac. Acest lucru va facilita
monitorizarea mai frecventă a stării de sănătate a parametrilor persoanei în locuința lor.
Mediu, furnizând informații de diagnostic potențial utile unui medic sau permițând sistemului să
informeze serviciile de urgență în cazul unei stări critice de sănătate.
Această lucrare implică extragerea semnalelor vitale dintr -o secvență de cadre video prin detectarea
schimbărilor de lumină reflectată de pe față și analizarea semnalului pentru măsurarea fluxului sanguin

și a frecv enței cardiace. Experimentul realizat utilizează lumină vizibilă și infraroșie ca sursă de iluminare
și prezintă viabilitatea abordării pentru monitorizarea stării de sănătate.

1.2 Schiță
Această secțiune conține o scurtă trecere în revistă a capitolelor acestei teze.
Capitolul 1 oferă o prezentare concisă a problemei abordate în această teză care discută importanța
acestei probleme, introduce soluția propusă pentru această problemă.
Capitolul 2 reprezintă o scurtă trecere în revistă a lucrărilor conexe ca re au fost deja efectuate pentru
probleme similare, soluțiile implementate care au fost introduse și implementate pentru rezolvarea
problemei și rezultatele obținute.
Capitolul 3 definește și descrie conceptele și algoritmii care au stat la baza utilizării pentru
implementarea soluției. În plus, discută detaliile experimentului.
Capitolul 4 prezintă în detaliu soluția propusă în această teză și prezintă detaliile modului în care a fost
implementată. Acesta prezintă, de asemenea, experimentul care a fost rea lizat și discută despre
configurația sa de mediu. Ca parte a acestui experiment, acesta oferă o comparație a diferiților factori și
medii de experiment și, în final, rezultatele experimentale și o evaluare a fiabilității metodei introduse.

capitolul 2

Munca înrudită

Acest capitol analizează cadrele și tehnologiile actuale care au fost introduse și implementate pentru
măsurarea neinvazivă a parametrilor vitali ai semnelor. Aceste tehnologii se concentrează asupra
metodelor optice care încearcă să extragă acești parametri dintr -un semnal extras din video sau altă
înregistrare optică capturată de pe o față sau deget de o cameră video sau o cameră telefonică. Acești
parametri includ fluxul sanguin, frecvența cardiacă medie și rata respiratorie.

2.1 Mărirea videoclipului Eulerian

Eulerian mărirea video *1+ este una dintre metodele noi de a descoperi și măsura fluxul sanguin în față.
Această metodă vizualizează fluxul sanguin în față și mișcările mici ale capului cauzate de bătăile inimii
cu ochiul liber. Pen tru a realiza acest lucru, această lucrare a utilizat filtrarea spațială și temporală
pentru a reduce zgomotul și a extrage banda de frecvență dorită. Apoi, au amplificat semnalul filtrat de
un factor dat, alpha, și l -au adăugat înapoi la semnalul original .
După amplificarea semnalului, au extras ritmul cardiac utilizând două abordări diferite. În prima
abordare, au extras ritmul cardiac prin calcularea transformării Fourier a semnalului amplificat și apoi a
fost găsită frecvența cu cea mai mare magnitudine . A doua abordare afirmă că fluxul de sânge nu numai
că determină modificarea culorii feței, ci și că capul se mișcă din cauza reacției capului la forța indusă de
sânge. Această mișcare a capului nu este perceptibilă cu ochiul liber. Cu toate acestea, meto da lor de
amplificare relevă această mișcare și semnalul acesteia. Apoi, rata medie a inimii este derivată din
semnalul de mișcare a capului. A doua abordare sa dovedit a fi mai exactă decât prima abordare pentru
extragerea ratelor cardiace. Precizia sa er a valabilă pentru o varietate de tonuri de piele și independentă
de sex.

2.2 Estimarea ritmului cardiac utilizând camera telefonică inteligentă

Telefoanele inteligente au devenit un dispozitiv comun, iar capabilitățile și tehnologia inclusă se
îmbunătățe sc dramatic. Pe baza unui studiu recent, un telefon inteligent poate fi folosit ca un dispozitiv
de monitorizare a stării de sănătate ușor, precis și rezonabil pentru semnele vitale. În plus, nu se
limitează la mediul medical. Au fost introduse metode noi pentru a măsura semnele vitale prin utilizarea
unui smartphone în contact cu o persoană și de la distanță *6+.
Au fost utilizate trei tehnici diferite pentru a extrage ritmul cardiac utilizând fie accelerometrul unui
smartphone, înregistrarea video a unui deget, fie o față. Aceste tehnici pot fi utilizate pentru a
monitoriza ritmul cardiac cu telefonul inteligent în contact direct cu persoana sau de la distanță.
Accelerometrul și degetul video sunt considerate o metodă de contact direct, în timp ce filmul c u fața
este considerat o metodă de distanță *6+.

Telefoanele inteligente au mai mulți senzori, cum ar fi un accelerometru cu 3 axe, care poate detecta
orice mișcare ușoară, inclusiv bătăile inimii. Kwon și alții *30+ au introdus o metodă de măsurare a
frecvenței cardiace utilizând un accelerometru al unui telefon. Au asigurat Iphone -ul la pieptul persoanei
în timp ce persoana se află fără mișcare majoră. Când sa comparat rezultatele cu o electrocardiogramă
(ECG), sa constatat că metoda lor a produs rezulta te comparabile.
Tehnologia camerei telefonului inteligent permite tehnica fotoplethysmografie (PPG) pentru a măsura
variabilitatea frecvenței cardiace *6+. Această tehnică este frecvent utilizată pentru a măsura frecvența
cardiacă. Se bazează pe date care pot fi extrase cu privire la modificările volumului sanguin și ale

oxigenului din reflexia luminii pielii. Prin urmare, PPG poate fi utilizat pentru a măsura frecvența
cardiacă, variabilitatea ritmului cardiac și rata respiratorie. Pentru fiecare bătăi de inimă, volumul
sângelui și oxigenul cresc, ceea ce, ca rezultat, afectează reflectanța luminii. Aceste variații nu se
deosebesc de ochi i deschiși. Cu toate acestea, o c amera poate capta aceste variații și apoi algoritmi
diferiți de procesare a semnalului î i pot extrage astfel încât să poată fi analizați în continuare. PPG poate
fi extras din această variație a luminii.
Mai multe lucrări prezintă cercetări privind monitorizarea ritmului cardiac utilizând înregistrările video
ale vârfului degetului. De exempl u, *3+, *22+, *29+ și *34+ au introdus metode noi utilizând metoda PPG.
Pentru a înregistra videoclipul, examenul pune degetul pe camera telefonului inteligent astfel încât să
acopere atât aparatul foto, cât și lumina blițului, care este o diodă care emite lumină (LED) *6+. LED -ul se
aprinde pe piele și camera înregistrează modificările culorii pielii cauzate de volumul sângelui și de
variațiile fluxului.
Scully și alții *29+ au sugerat că telefonul inteligent poate fi folosit ca un dispozitiv de monitoriza re
precisă pentru frecvența cardiacă, variabilitatea frecvenței cardiace, rata respiratorie, oxigenul din sânge
și impulsul pulsului cardiac la intervalele de puls, care sunt concepte similare cu intervalele RR Timpul
dintre bătăile inimii măsurate de un d ispozitiv ECG). Cu toate acestea, ei declară că rata scăzută de
eșantionare ar putea restrânge acuratețea. Lamonaca și colab. *31+ afirmă că aplicațiile comerciale
actuale de măsurare a semnelor comerciale actuale ar trebui utilizate doar ca referință și n u pentru
aplicațiile medicale.

Fața ca sursă de măsurare a semnelor vitale a fost propusă de Pavlidis et al *32+ pentru prima dată în
care a fost utilizată o cameră termică pentru înregistrarea unui film al feței. Apoi, Takano și Ohta *33+ au
prezentat id eea utilizării unei camere optice. Această metodă este mai rentabilă și mai ușoară decât
utilizarea unei camere termice. Ei extrag semnele vitale de pe față prin folosirea metodei de analiză
spectrală autoregresivă (AR) la o imagine cu o durată de timp și apoi măsurarea variației intensității pe
obraz.
Pielea prezintă fluctuații de culoare datorită fluxului sanguin. Atunci când utilizați o cameră de tip
smartphone, extracția ritmului cardiac se bazează pe aceste modificări ale intensității culorii pielii
datorită faptului că sângele este pompat pe față sau deget cu fiecare bătăi de inimă. Intensitatea sau
prima
Semnale, extrase din înregistrarea video, sunt rezultatul mediei peste un cadru întreg de culoare a feței
sau a unei anumite regiuni a feței. Ca urma re a creșterii dimensiunii regiunii utilizate pentru analiza
culorii, zgomotul semnalului a fost scăzut. Cu toate acestea, acest proces de extragere a frecvenței
cardiace este predispus să fie ineficient dacă există o mulțime de mișcări în timpul înregistr ării datelor;
Prin urmare, este necesară o mișcare minimă pentru succes *6+.

2.3 Estimarea ratei cardiace utilizând camera video

Poh et al *25+ a explicat diferite metode de extragere de la distanță a semnalului pulsului utilizând un
material video de se parare a feței și a sursei orb. Ei au discutat că zgomotul semnalului PPG este afectat
de cantitatea de mișcare care indică faptul că semnalul PPG este foarte sensibil *25+. Aceasta reprezintă
o provocare majoră, deoarece zgomotul de mișcare și frecvențele frecvenței cardiace sunt foarte
apropiate una de cealaltă. Prin urmare, un filtru liniar cu o cutoff pentru frecvențele fixe nu ar obține un
rezultat mai bun. Ca rezultat, au folosit separarea sursei orb (BSS) mai exact Analiza componentelor
independente (ICA) pentru reducerea zgomotului. ICA este o tehnică eficientă de reducere a zgomotului
pentru semnalele biomedicale, inclusiv semnalul PPG. Alte detalii privind utilizarea ICA ca tehnica de
reducere a zgomotului sunt discutate de James și Hesse *35+.
Ei au folosit lumina soarelui ca sursă de lumină și o cameră Web pentru laptop pentru a înregistra un
videoclip al feței pentru experimentul lor. Apoi, au găsit semnalul pulsului și frecvența cardiacă folosind
ICA și metodele de analiză a frecvenței. În mod s imilar, Kwon și alții *3+ au înregistrat un film cu 30 de
cadre pe secundă la o rezoluție de 640×480 pixeli. Au separat cadrele în imagini roșii, verzi și albastre
(RGB), după care după ce au fost normalizate fiecare culoare, ICA a fost aplicată acestora. Ca rezultat, au
fost extrase trei semnale sursă independente. Apoi, a fost aplicată transformarea Fourier rapidă (FFT) la
semnalul PPG, ceea ce a permis găsirea frecvenței de alimentare a semnalului. Odată ce a fost găsită
frecvența de alimentare,

6

Rata medie a inimii a fost calculată pe baza acesteia. Când ritmul cardiac mediu a fost comparat cu o
citire ECG, sa constatat că a existat un grad bun de precizie și precizie pentru tehnica efectuată în studiu.
Pe baza cercetărilor din *3+, *7+, *8+, *29+ și *34+, semnalul verde brut sau cea de -a doua componentă ICA
au avut ca rezultat cel mai puternic semnal PPG. Cu toate acestea, rezultatele lui Kwon și alții *3+, spre
deosebire de rezultatul lui Jonathan et al *34+, au arătat că cea de -a doua componentă ICA a avut
aproape aceeași precizie sau o oarecare precizie mai mare decât canalul verde crud. Toate canalele de
format RGB conțin un semnal PPG. Cu toate acestea, similar cu ceilalți cercetători, Verkruysse et al *8+ a
arătat că canalul verde are cel mai puternic semnal deoarece hemoglobina absoarbe lumina verde mai
bine decât lumina roșie și lumina verde pătrunde mai adânc în piele decât lumina albastră.

Lewandowska și colab. *12+ au utilizat de asemenea lumina zilei cu metoda de separare a sursei orb
pentru a extrage componentele independente ale cadrului de culoare. Cu toate acestea, au folosit PCA
(Principal Component Analysis) în loc de ICA, deoarece a redus complexitatea calculată. După detectarea
feței, se calculează o regiune de interes (ROI) pe f runte. După cum se arată în Figura 2 -1, ROI este
determinată pe baza distanței dintre elevi. ROI are o formă dreptunghiulară, cu dimensiunile și poziția sa
derivată ca o fracțiune a distanței dintre elevi.

Figura 2 -1 Selectarea ROI (Regiunea Ob iectivului de Interes)

Apoi, ei aplică metoda lor pe diferite canale de grupuri: RGB, RG, B, și

RB. Acestea au extras semnalul prin medierea pixelului ROI al fiecărui cadru și apoi au aplicat un filtru
FIR (0,5 -3,7 H z). Au folosit atât funcția FastIC A – o funcție bazată pe ICA, cât și funcția pca a procesului
MATLAB – o funcție PCA bazată pe analiza

semnal. Drept rezultat, au concluzionat că ambele metode au acuratețe similară. Cu toate acestea, PCA
a avut o performanță mai bună în ceea ce privește vit eza de procesare. Ei au constatat, de asemenea, că

Grupul de canale RG a avut rezultate mai precise decât celelalte două grupuri de canale. Ei au calculat
ritmul cardiac cu două metode diferite. Prima metodă a implicat extragerea funcției de densitate
spectrală a puterii maxime, în timp ce a doua metodă a implicat găsirea intervalului de două treceri
consecutive pozitive înclinate la zero a celui de -al doilea și al treilea PC *12+.

Li și alții *18+ au extras de asemenea semnalul de impuls dintr -un număr dat de cadre, mediatizând
valorile canalului verde al ROI pentru fiecare cadru. Ei au arătat că tehnicile experimentale anterioare nu
au putut fi aplicate în baza de date publică, care include zgomote naturale, cum ar fi mișcarea capului
sau modificările i luminării. Prin urmare, acestea au introdus un cadru care a permis o mai mare
acuratețe luând în considerare toate sursele de zgomote naturale. Ei au validat această observație
testarea cadrului lor folosind baza de date publică MAHNOB -HCI, o bază de date care include toate
zgomotele naturale. Acest cadru are trei etape principale pentru a reduce o varietate de tipuri de
zgomot. În primul pas, au aplicat metoda primului cadru de identificare a răspunsului discriminativ
(DRMF) în primul cadru pentru a identi fica modelul de față ca fiind un ROI, iar apoi algoritmul Kanade –
Lucas -Tomasi (KLT) este utilizat pentru a urmări regiunea în Cadrele ulterioare. Prin aceasta, au reușit să
abordeze problema mișcării capului. Pentru a doua etapă, au aplicat metoda Distance Regularized Set
Evolution (DRLSE) pentru a subdiviza fundalul și pentru a găsi un model de schimbări de lumină utilizând
valorile medii ca sursă. Apoi, ei au calculat coeficientul de optimizare al modelului prin aplicarea filtrului
Normalized Lean Square Squares (NLMS). Prin aceasta, impactul zgomotului cauzat de lumină a scăzut.
Pentru a treia etapă, au fost segmentate semnalul pulsului și au fost ignorate părțile care au avut abateri
standard ridicate pentru a reduce zgomotul cauzat de mișcarea capului. Au folosit trei metode de filtrare
temporală împreună. Un filtru este un filtru de deturnare care scade mișcările lente liniare sau
complicate într -un semnal de impuls, care poate influența analiza timpului și frecvenței semnalului. Un
alt filtru este un f iltru de medii în mișcare. Acest filtru elimină zgomotele prin medierea temporală a
cadrelor secvențiale. Un al treilea filtru este filtrul de trecere a fasciculului de fereastră Hamming cu o
gamă de frecvențe între 0,7 și 4 Hz. Odată ce aceste trei filtre sunt aplicate, metoda lui Welch
convertește semnalul filtrat într -o frecvență și apoi se calculează distribuția densității spectrului de
putere. Gregoski și Colab. *36+ au folosit o metodă similară pentru pulsoximetre pentru extragerea
ritmului cardiac, î n care sângele oxigenat și deoxigenat este măsurat prin lumină infraroșie.
Apoi au extras modificările de intensitate a culorii care au apărut într – o perioadă de timp și au aplicat
filtrarea pentru a reduce zgomotul.

Capitolul 3
Contextul

Această s ecțiune discută conceptele, algoritmii și metodele implicate în extragerea parametrului
cardiovascular de la un video optic care a fost utilizat în Capitolul 4.

3.1
Fotopletismografia

Fotopletismografia (PPG) este o tehnică optică utilizată pentru a mă sura modificările volumului sanguin
în vasul de sânge *4+. Deoarece sângele absorbe mai multă lumină decât altele componente biologice
din organism, a fost utilizat pentru măsurători neinvazive pentru parametrii sistemului cardiovascular de
pe suprafața pi elii *4+. Exemple de astfel de parametrii includ bătăile inimii, oxigenul din sânge și
tensiunea arterială *4+. Figura 3 -1 ilustrează escaladarea volumului sanguin al unui vas de sânge.

Figura 3 -1 Semnalul ECG și semnalul Pulsului PPG echivalent [4]
Există o serie de factori pentru determinarea intervalului corespunzător pentru lungimea de undă a
sursei de lumină PPG. Spectrul de lumină vizibilă este cuprins între 400 – 700 nm și spectrul infraroșu
este de aproximativ 700 nm 1 mm. Apa este o compo nentă majoră a țesutului și în cea mai mare parte
absoarbe lungimile de undă lungi. Melanina absoarbe lungimi le de undă scurte ale lumin ii vizibil e, cum

ar fi lumina albastră. Cu toate acestea, există o gamă de spectru de lumină în banda roșie și în
apropi erea infraroșului care trece în mod rezonabil prin apă. Prin urmare, aceste lungimi de undă sunt
folosite ca sursă de lumină PPG pentru măsurarea fluxului sanguin. Figura 3 -2 ilustrează spectrul
principal de absorbție a țesuturilor.

Figura 3 -2 Spectrul principal de absorbție a țesuturilor.
Există o diferență majoră în absorbția luminii dintre sângele oxigenat și deoxigenat. Cu toate acestea,
cantitatea de lumină absorbită pentru lungimea de undă în infraroșu de aproape 805 nm pentru aceste
două tipuri de sânge este aceeași, iar acest punct este denumit punct izobesc. Datorită acestei diferențe
de comportament la diferite lungimi de undă, semnalul luminii reflectate conține nu numai informații
privind frecvența pulsului, ci și informații despre schimbările de oxigen din sânge. Allen *4+ elaborează în
continuare și include referințe despre semnalul PPG și lungimea corectă a undei de lumină.
Comportamentul pulsatoriu al sângelui este motivul principal pentru utilizarea tehnicii PPG pentru
monitoriz area semnelor vitale, cum ar fi frecvența cardiacă și oxigenul din sânge. În plus, cantitatea de
absorbție a sângelui ușor depinde de cantitatea de oxigen din hemoglobină *17+.

Hemoglobina este o proteină în sânge care transportă oxigenul din plămâni în a lte organe. După cum se
arată în Figura 3 -3, oximemoglobina și deoxyhemoglobinaabsorb lumina pornind de la gama roșie.

Figura 3 -3 Lungimea de undă a luminii roșii și infraroșu corespunzătoare pentru a citi semnalul PPG *27+
Tehnica PPG a fost utilizată în scopuri biomedicale, cum ar fi dispozitivele cu puls oximetru. Acest
dispozitiv este plasat pe degetul persoanei sau în altă parte cu flux sanguin semnificativ pentru a măsura
frecvența cardiacă și oxigenul din sânge. Un pul sometru utilizează lentile de undă roșii și infraroșii ca
sursă de iluminare și un senzor fotodetector pentru a măsura modificările luminii. Acest dispozitiv
amplifică modificările survenite în urma modificării sângelui, utilizând intensitatea luminii prim ite de
detectorul foto.

Apoi, după filtrarea acestui semnal și transformarea acestuia într -un semnal de tensiune, acesta
calculează oxigenul din sânge pe baza luminii roșii în raportul de absorbție a luminii infraroșii. Mai multe
detalii despre cum funcți onează un pulsometru și metoda lui de a calcula rata cardiacă și oxigenul din
sânge pot fi găsite în *17, 28+.

3.2 Unde pulsatorii și semnalul PPG

Pentru ca circulația sanguină să apară, inima pompează sânge printr -o serie de artere în tot corpul.
Artere le au o supapă ca un comportament în care, la deschidere, suferă un efort de întindere, iar apoi
supapa revine la echilibru până unde este în starea inițială. Acest proces provoacă o mișcare locală de
sânge la nivelul arterelor, care în cele din urmă provo acă o schimbare de presiune. Schimbarea presiunii
determină curgerea sângelui de la o arteră la alta, unde o altă mișcare locală de sânge apare din cauza
comportamentului supapei. În esență, mișcările locale ale sângelui determină schimbări de presiune
care determină circulația sângelui în organism. Aceste schimbări de presiune reprezintă forța motrice
pentru fluxul sanguin. Mai mult, atunci când un val de impuls trece prin artere, se pot detecta trei
parametri: fluxul sanguin sau pulsul de flux, creșterea tensiunii arteriale sau pulsului de presiune și
volumul pulsului.

Cea mai obișnuită metodă de a măsura volumul sanguin și tensiunea arterială este tehnica PPG.
Diagnosticările bazate pe semnalul PPG au trei etape: preprocesarea semnalului PPG prin eliminar ea
zgomotului, extragerea caracteristicilor semnalelor PPG și clasificarea și diagnosticarea semnalelor.
Informațiile importante, cum ar fi performanța cardiacă, elasticitatea arterelor, stabilitatea impulsurilor
și schimbările bruște ale formei de undă, p ot fi extrase prin analizarea formei profilului semnalului
pulsului de volum. O modalitate de a extrage caracteristicile și parametrii din semnalul PPG este de a
analiza profilul semnalului volumului sanguin. Figura 3 -4 prezintă forma generală a valului de volum și
presiune.
Acest val are două părți: sistolice și diastolice. Caracteristicile acestui impuls includ: amplitudinea
vârfurilor sistolice și diastolice (AP1 și AP2), durata totală a undei de impuls (T PT), timpul de la punctul
de pornire al undei pâ nă la primul vârf (TP1), timpul punctul de pornire a valului până la cel de -al doilea
vârf (T P2) și, în final, intervalul de timp al vârfului sistolic (IWT).

Figura 3 -4 Forma și caracteristicile de volum și presiune *14+

3.3 Lungimea de undă în infraroșu