Estimation de la variabilité de la fréquence cardiaque à l'aide de la photopléthysmographie vidéo faciale

Surveillance de la VRC à l'aide d'un scanner facial d'une minute : une étude de validation

La variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) peut-elle être mesurée de manière fiable à l'aide d'un simple scanner facial ? Une nouvelle étude de validation montre que c'est possible, et avec une précision impressionnante. Des chercheurs de l'Académie polonaise des sciences et de l'université de médecine de Wroclaw ont testé la technologie vidéo PPG de Shen AI par rapport à des lectures d'ECG, en se concentrant sur deux mesures clés de la HRV dans le domaine temporel.

Informations clés

• Forte corrélation avec l'ECG: Les métriques HRV estimées via la technologie vPPG faciale de Shen.AI étaient fortement alignées sur les résultats de l'ECG (r = 0,98 pour SDNN et r = 0,88 pour LNRMSSD).
• Haute précision: Le pourcentage d'erreur absolu moyen (MAPE) était de 11,0 % pour le SDNN et de 7,3 % pour le LNRMSSD, ce qui se situe bien dans les limites acceptables pour les applications cliniques.
• Fonctionne avec des scans d'une minute: Cette étude confirme qu'il est possible d'estimer la VRC à court terme à partir d'un scan facial d'une minute, même pour les mesures traditionnellement capturées en 5 minutes.

Introduction à la recherche

Ce qui suit est un extrait de l'article « Estimation de la variabilité de la fréquence cardiaque à l'aide de la photopléthysmographie vidéo faciale : une étude pilote de validation ».

La photopléthysmographie vidéo (VPPG), également appelée photopléthysmographie à distance ou par imagerie, est une technique optique d'enregistrement des pulsations sanguines dans le système vasculaire de la peau, qui peut être utilisée pour estimer les signes vitaux ou d'autres paramètres physiologiques. Plus précisément, VPPG permet d'enregistrer les fluctuations de l'intensité de la lumière ambiante réfléchie par la peau provoquées par les modifications de la quantité de lumière absorbée par le sang dans les vaisseaux superficiels en raison de leurs pulsations cycliques. Ces fluctuations sont invisibles à l'œil nu mais sont généralement suffisamment fortes pour être détectées par un appareil photo numérique. vPPG permet donc d'enregistrer des signaux PPG sans contact sans avoir besoin de sources lumineuses spéciales et en utilisant une caméra comme capteur de lumière. Cela permet d'utiliser des caméras intégrées à des appareils mobiles, tels que des smartphones, des tablettes ou des ordinateurs portables, pour mesurer ou surveiller divers paramètres physiologiques.

Semblables aux signaux PPG standard, les signaux vPPG peuvent être utilisés pour estimer les intervalles de temps entre les pulsations sanguines successives, qui sont relativement similaires aux intervalles de temps entre les battements cardiaques (mais pas exactement les mêmes). Ces intervalles de temps peuvent ensuite être utilisés pour calculer (estimer) la fréquence cardiaque (FC) ainsi que divers indices de variabilité de la fréquence cardiaque (HRV) décrivant la variabilité des intervalles de temps entre les battements cardiaques successifs. Le HRV est un marqueur bien connu de l'activité du système nerveux autonome ayant diverses applications. Une VRC réduite indique une régulation autonome moins adaptative du cœur (c'est-à-dire une capacité réduite à répondre à divers stimuli) et constitue un facteur de risque indépendant d'événements cardiovasculaires et de mortalité. Un faible taux de VRC est également associé à un risque plus élevé de développer une hypertension ou une maladie cardiovasculaire.

Le HRV peut également être utilisé pour prédire le risque de divers effets indésirables, par exemple le risque d'ischémie myocardique chez les patients ne présentant pas de coronaropathie connue, le risque de détérioration de la fonction rénale chez les patients atteints d'insuffisance rénale chronique ou le risque de chutes. Au-delà des applications cliniques, le HRV peut être utilisé pour surveiller et gérer le processus d'entraînement et de récupération des athlètes, en particulier dans les sports d'endurance, tels que la course de fond, la natation, le cyclisme, l'aviron ou le ski de fond, mais également dans d'autres sports.

Dans cette étude, nous avons étudié les indices HRV estimés à l'aide de la technologie VPPG faciale appelée Shen.AI Vitals développée par Shen AI (Tallinn, Estonie). Cette technologie utilise des caméras d'appareils mobiles pour acquérir des signaux vPPG d'une minute provenant de plusieurs régions du visage (en détectant les variations pulsatiles de l'intensité de la lumière ambiante réfléchie par la peau du visage), puis analyse ces signaux pour estimer divers paramètres physiologiques, notamment l'indice HRV -— SDNN, c'est-à-dire l'écart type des intervalles de temps entre les battements cardiaques normaux successifs (par défaut), ou lNRMSSD, c'est-à-dire le logarithme naturel de la racine carrée de différences dans les intervalles de temps entre les battements cardiaques (facultatif).

Le SDNN est l'indice HRV le plus courant dans le domaine temporel et capture la variabilité totale des intervalles de temps entre les battements au cours d'une période donnée (quantifiée par leur écart type), fournissant ainsi une mesure globale de l'activité actuelle du système nerveux cardiaque et autonome. À son tour, le RMSSD quantifie la variabilité des intervalles de temps entre les battements successifs, se concentrant ainsi sur les oscillations HR à haute fréquence, reflétant principalement (mais pas exclusivement) l'activité du système nerveux parasympathique. Prendre le logarithme des indices HRV est une méthode courante pour obtenir une distribution plus normale. En particulier, le logarithme naturel du RMSSD (LNRMSSD) est souvent utilisé pour surveiller l'adaptation liée au vagal à l'entraînement physique et à la récupération après l'entraînement.

Le but de notre étude était d'étudier l'exactitude et la précision des valeurs SDNN et LNRMSSD estimées par les algorithmes Shen.AI Vitals sur la base de signaux vPPG enregistrés avec la caméra d'un smartphone, par rapport aux valeurs de référence obtenues à partir d'électrocardiogrammes (ECG) enregistrés simultanément.

Détails de la recherche

Titre : Estimation de la variabilité de la fréquence cardiaque à l'aide de la photopléthysmographie vidéo faciale : une étude pilote de validation
Auteurs : Leszek Pstras, Tymoteusz Okupnik, Beata Ponikowska, Bartlomiej Paleczny
Établissements : Institut Nalecz de biocybernétique et de génie biomédical, Académie polonaise des sciences et Université de médecine de Wroclaw
Publié le 16 février 2025

Lisez l'étude complète ici.