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A estimativa da frequência cardíaca (FC) é um componente essencial do monitoramento da saúde e fornece informações úteis sobre o estado fisiológico e emocional dos seres humanos. Na última década, os pesquisadores exploraram novas abordagens para estimativa de FC sem contato, principalmente para superar o desconforto ou dermatite associada a métodos convencionais que requerem contato físico. A estimativa de FC sem contato usando câmeras é um exemplo de um desses métodos. O método se concentra no pulso de volume sanguíneo (BVP), que causa pequenas mudanças temporais na cor da pele facial capturadas em vídeos. Ao examinar essas variações de cores, torna-se possível estimar a FC. No entanto, devido à pequena magnitude dessas mudanças de cor, a precisão da estimativa de FC é afetada negativamente por movimentos faciais, variações de iluminação ambiente e ruído.
Para enfrentar esses desafios, uma equipe de pesquisadores do Japão desenvolveu um novo método que aproveita as características temporais do pulso sanguíneo. É importante ressaltar que ele se baseia na capacidade do pulso de exibir um comportamento quase periódico, o que o distingue dos artefatos de ruído. O estudo foi liderado pelo Dr. Yoshihiro Maeda, Professor Associado Júnior, do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade de Ciências de Tóquio e foi publicado no Volume 11 da Acesso IEEE jornal em 9 de junho de 2023. O professor Takayuki Hamamoto e Kosuke Kurihara da Universidade de Ciências de Tóquio e o professor associado Daisuke Sugimura do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Tsuda também fizeram parte deste estudo.
O método proposto utiliza a decomposição de modo dinâmico (DMD), uma técnica que analisa estruturas espaço-temporais em sinais temporais multidimensionais. Ele também emprega a seleção adaptativa da estrutura espaço-temporal ideal com base no conhecimento médico das frequências de FC. “Nosso método, ao contrário das aplicações anteriores de DMD, efetivamente modela e extrai o sinal BVP incorporando DMD informado pela física em um sistema de coordenadas de atraso de tempo, levando em consideração a não linearidade e quase periodicidade da dinâmica BVP”, explica Kosuke Kurihara, um Ph.D. estudante.
O método proposto baseia-se apenas no rastreamento de dados de séries temporais de vídeos do rosto de uma pessoa, eliminando a necessidade de quaisquer detectores anexados ao corpo da pessoa. Nesse método, as séries temporais de vídeo da face, monitorando mudanças contínuas, são convertidas em sinais de séries temporais RGB, o que ajuda na extração de informações sobre as mudanças no volume sanguíneo que ocorrem sob a pele. Depois de lidar efetivamente com o ruído ou informações incorretas que podem se infiltrar nos dados, os sinais RGB observados são convertidos em dados de informações de onda de pulso.
Usando o método DMD em um sistema de coordenadas com atraso de tempo com modelagem de dinâmica conservadora, ondas de pulso contendo informações importantes e precisas podem ser extraídas para estimar a FC.
Para demonstrar a eficácia desse método, os pesquisadores usaram 67 vídeos faciais de três conjuntos de dados disponíveis publicamente – ou seja, o conjunto de dados TokyoTech Remote PPG, o conjunto de dados MR-NIRP e o conjunto de dados UBFC-RPPG. Os resultados deste método foram então comparados com outros métodos de estimativa de FC sem contato, incluindo DistancePPG, SparsePPG, SAMC, Hierarchical e MTTS-CAN.
Curiosamente, o método proposto seleciona de forma adaptativa o modo dinâmico que contém mais componentes de onda de pulso, com base no conhecimento da faixa típica de componentes de onda de pulso. Como resultado, o método apresentou uma melhoria de 36,5% na precisão da estimativa em comparação com os métodos convencionais, especialmente em cenas com flutuações de luz ambiente.
“Espera-se que esta conquista desempenhe um papel significativo como uma tecnologia fundamental para sistemas de monitoramento vital nas áreas médica e de condicionamento físico. avaliações”, conclui o Dr. Maeda. Os resultados da pesquisa oferecem novas possibilidades para aprimorar as tecnologias de saúde e melhorar o conforto e o bem-estar geral do paciente. No futuro, mais pesquisas serão necessárias para explorar técnicas que incorporem informações multiespectrais, o que pode contribuir para reduzir o ruído e melhorar a precisão do método.
Desejamos sorte ao Dr. Maeda e sua equipe por seus esforços contínuos para abordar as questões remanescentes com este novo método.
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