Feb, 2024

远程脉搏、呼吸和血压估计的多地点生理监测数据集

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TL;DR可见光相机能够捕捉到微妙的生理生物标志物，无需与被试物理接触。我们提出了多站点生理监测（MSPM）数据集，这是第一个支持从人体多个位置同时基于相机进行重要生命体征估计的数据集。MSPM 允许研究远程光电容抗图，呼吸频率和脉冲传递时间（PTT）；它包含使用接触传感器进行脉搏氧合指数（在多个体部位）和血压的地面真值测量。我们提供了详尽的实验证明 MSPM 适用于支持 rPPG，呼吸频率和 PTT 的研究。交叉数据集 rPPG 实验表明 MSPM 是一个具有挑战性但高质量的数据集，在某些情况下，数据集内部心率平均绝对误差为 4 次 / 分钟以下，跨数据集心率平均绝对误差为 2 次 / 分钟以下。呼吸实验通过从胸部提取动作特征找到 1.09 次 / 分钟的平均绝对误差。 PTT 实验发现，在不同体部位的配对中，远程 PTT 与接触测量的 PTT 之间存在高相关性，这为未来基于相机的 PTT 研究提供了可能性。
visible-light camerasphysiological biomarkersmulti-site physiological monitoring datasetcamera-based vital signs estimationremote photoplethysmography
发现论文，激发创造
  • 基于相机的皮肤色调横跨数百个受试者的远程生理感应

    本研究分析了目前为止最大的真实世界远程光电容抗数据集，涵盖了 893 名受试者和 6 种菲茨帕特里克皮肤色调，实验结果表明，包含数百名受试者的数据集足以进行有效的远程光电容抗模型训练，并强调了皮肤色调的多样性和一致性对于不同数据集的精确性能评估的重要性。

    Apr, 2024

  • 一种用于实验和验证远程生命体征测量的 Web 应用程序

    通过远程 PPG 技术从面部视频中提取心率、呼吸率等生命体征。应用信号处理滤波器提取血容量脉搏信号并根据不同算法估计各项生命体征。使用 Web 应用程序框架进行实现，验证了其准确性和鲁棒性。

    Aug, 2022

  • PhysMLE: 通用且包含先验知识的多任务远程生理测量

    通过多个低秩专家的混合模型和新型路由机制，设计了一种适应于多任务远程生理测量的模型（PhysMLE），并引入了生理学中的先验知识以克服实际多任务生理测量中标签空间不平衡的问题。运用提出的多源语序域泛化（MSSDG）协议进行了充分的实验和评估，证明了 PhysMLE 的有效性和效率。

    May, 2024

  • 在跨数据集远程光电容积脉搏图方面提升泛化能力

    研究表明，当前基于深度学习的 Remote Photoplethysmography (rPPG) 模型倾向于学习训练数据集中的脉搏波特征，作者提出的一种扩充训练数据集范围和变化性的方法成功缓解了这种倾向，进一步提高了模型的泛化能力。

    May, 2023

  • RhythmMamba：快速远程生理测量与任意长度视频

    使用 Mamba 为基础的 RhythmMamba 方法，通过多时间尺度的 Mamba 约束周期模式与短期趋势，并结合频域前馈使得 Mamba 能够牢固理解 rPPG 的准周期模式。大量实验证明，RhythmMamba 在减少参数和降低计算复杂度的同时，实现了最先进的性能。该方法适用于任意长度的视频片段且性能不降。

    Apr, 2024

  • 利用面部视频估计心率和血压的相移远程光电测量

    通过深度学习建立的两阶段视觉远程光电测量网络 (DRP-Net) 和边界血压网络 (BBP-Net) 可估算心率和血压，其中 DRP-Net 用于估算心率，BBP-Net 通过分析不同部位的光电信号的相位差估算收缩压与舒张压。与最近的方法相比，本方法在心率估算上减小了 34.31% 的平均绝对误差 (MAE)。

    Jan, 2024

  • 远程生物感知：用于公平评估 rPPG 的开源基准框架

    远程光电容积法（rPPG）是一种利用通过摄像头捕捉的血红蛋白的光吸收特性来分析和测量血容量脉搏（BVP）的技术。通过分析测量得到的 BVP，可以推导出各种生理信号，如心率、应激水平和血压，从而实现心血管疾病的早期预测。然而，存在着与皮肤颜色、摄像头特性、环境光照和其他噪声源相关的严重挑战，这些问题降低了性能准确性。本研究目的在于提供一个基准测试框架，以公平评估和比较各种 rPPG 技术，包括传统的非深度神经网络（non-DNN）和深度神经网络（DNN）方法。

    Jul, 2023

  • 基于视频的远程生理测量：交叉验证的特征分离

    本论文提出了一种交叉验证的特征分离策略，以获得与非生理特征分离的生理特征，并使用提取出的生理特征进行多任务生理测量，该方法在多个公共数据集上进行了综合实验，表现出了较好的鲁棒性。

    Jul, 2020

  • SiNC+: 自适应基于相机的生命体征测量及周期信号无监督学习

    提出了一种新的非对抗无监督学习框架，用于从未标记的视频数据中直接提取血容量脉搏，以实现低成本的非接触健康监测，并展示了该框架在调整模型和个性化适应信号回归方面的效果。

    Apr, 2024

  • 使用时空网络从面部视频中远程测量光电容积脉搏信号

    通过使用深度时空网络重建精确的远程光学心电图信号，我们提出了一种 rPPG 测量方法，能够从面部视频中测量心率和心率变异性，并在心房颤动检测和情感识别方面取得了有前途的成果。

    May, 2019