平均心拍数および瞬間心拍数を測定するための顔面ビデオフォトプレチスモグラフィー

AIを活用した心拍数モニタリングがさらに正確に

心拍数は、心臓血管評価、ストレスモニタリング、疾患検出に使用される最も基本的な健康指標の1つです。心電図やパルスオキシメータなどの従来の方法では、皮膚に直接接触し、専用の医療機器が必要です。しかし、ビデオフォトプレチスモグラフィー（vPPG）は、スマートフォンやラップトップのみを使用してカメラベースの非接触型心拍数モニタリングを行うという新しい方法を提供します。

新しい研究でShenのvPPGが検証され、医療機器の測定に匹敵する精度が実証され、リアルタイムの心拍数測定のための信頼性が高く使いやすいツールであることが証明されました。

重要な洞察

• シェンのVPPG番組 心電図に匹敵する精度。ビデオベースの心拍数測定の平均誤差は0.1bpmと低く、相関係数は0.99を超え、心電図ベースの測定値と一致します。
• それ より短い測定に適しています 同様に。このテクノロジーは、平均心拍数60秒のほか、94.5％～100％のケースで1bpm未満の誤差で10秒または4秒間の心拍数でも高い精度を維持しました。
• AI ヘルスモニタリングオファー 幅広いアクセシビリティ。Shen AIは、特別なハードウェアを必要としないことで、スマートフォンやラップトップだけで、誰でも正確でリアルタイムの健康追跡を可能にします。

研究紹介

以下は、「平均および瞬間心拍数を測定するための顔面ビデオフォトプレチスモグラフィー：パイロット検証研究」の論文の抜粋です。

心拍数（HR）または脈拍数は、心臓血管系の状態の基本的な評価のための健康診断で使用されるバイタルサインの1つです。安静時の心拍数は、さまざまな疾患を検出し、心血管系および全死因死亡率を予測するのに役立ちます。特に、500,000人以上の個人を対象に最長12年間追跡したUK Biobankの研究では、安静時の心拍数が10bpm増加すると、男性と女性の全死因死亡リスクがそれぞれ 22%、19% 増加することが示されました。120万人を超える個人を対象に最長40年間追跡したメタアナリシスでは、従来の心血管リスク因子とは無関係に、安静時心拍数が高いほど心血管系死亡率および全死因死亡率が増加することが示されました。さらに、時間の経過とともに安静時心拍数が増加すると、全死因死亡率が高くなることも示されており、6年間で10bpm増加するごとに死亡リスクが33％増加することが示されています。したがって、定期的なHR評価は予防の重要な部分です。HRは、ストレス、感情、運動、その他の刺激に対する身体の反応も反映するため、健康とウェルネスの両方の観点でセルフモニタリングに使用できます。また、心臓のリハビリプロセスのモニタリングだけでなく、アスリートの疲労や回復過程のモニタリングにも使用でき、オーバートレーニングを防ぎ、トレーニングの効果を最大限に高めることができます。さらに、ドライバーの生理学的状態を監視したり、人間とコンピューターの相互作用を監視したりするためにも使用できます。

フォトプレチスモグラフィー（PPG）は、皮膚血管系の血液の脈動を検出する光学技術で、通常は指や耳たぶに取り付けられた特別なプローブ/クリップを使用して、HRやその他のバイタルサインの測定または継続的なモニタリングに使用されます。PPGセンサーは、スマートウォッチやリストバンドなど、さまざまなウェアラブルデバイスに組み込まれるケースも増えています。従来のPPGベースの測定には主に2つの制限があります。1）パルスオキシメータやPPG技術を搭載したウェアラブルなどの特別なデバイスが必要なため、当然そのような測定の利用が制限されます。2）皮膚接触の必要性は、通常、自分のデバイスを使用して自己測定する場合はそれほど重要ではありませんが、医療施設や他の人が測定したり、使用したりする場合はより重要になる場合があります。他人のデバイス、特に流行が発生した場合です。

上記の制限への答えは、ビデオベースのPPG（vPPG）、つまりリモートまたはイメージングフォトプレチスモグラフィーとも呼ばれるリモートPPG技術かもしれません。これは、皮膚のデジタルビデオ画像を使用して、表在血管の血液脈動によって引き起こされる皮膚の色の小さな変化と、その結果として皮膚に入射する光（主にヘモグロビンによる）の血液吸収の変化を検出します。このようなvPPG測定は、特殊な光源（特定の波長のLEDなど）とコンピューターソフトウェアを使用して実行し、プロ仕様のデジタルカメラからのビデオ画像を分析できます。

ただし、このような測定には、皮膚を照らす光源として周囲の白色光（自然光または人工光）、イメージセンサーとしてスマートフォンに組み込まれたコンシューマーグレードのカメラ、モバイルアプリを使用してビデオ画像を分析するスマートフォンの処理能力を使用することもできます。これにより、ほとんどのスマートフォンユーザーは、他のデバイスを必要とせず、皮膚に接触することなく、このテクノロジーを利用できます。HRやその他のバイタルサインの非接触モニタリングにvPPGを使用できる可能性は、近年、大きな注目を集めています。これには、患者のトリアージを目的とした遠隔医療アプリケーションでのバイタルサインの遠隔測定の可能性も含まれます。
目的、またはドライバーの監視のため。

この研究では、MX Labs（エストニアのタリン）が開発した Shen.AI VitalsというvPPGテクノロジーを調査しました。このテクノロジーは、1分間のビデオ録画中に、顔検出および追跡アルゴリズムを使用して顔の皮膚の複数の領域からvPPG信号を取得し、その後、さまざまな信号処理アルゴリズムを使用してこれらの信号（赤、緑、青のチャネル）からの情報を分析および組み合わせて、HRやその他の生理学的パラメーターを推定します。特に、2種類のHR値が提供されています。測定後、1分間の平均HRが提供されるのに対し、測定中（1秒ごと）には、より短い期間の平均値、つまり過去10秒（デフォルト）または過去4秒（オプション）の平均HRが提供されます。

私たちの研究の目的は、テストしたvPPG技術とスマートフォンカメラを使用して行われたHR測定の精度と精度を、同時に記録された心電図（ECG）から得られた基準値と比較することによって評価することでした。