光体积描记成像中鲁棒血流脉冲波形提取的谱-空融合模型

光体积描记成像是一种基于相机的远距离非接触心血管监测解决方案。该技术在接触式设备可能有问题或不可行的情况下（如动态监测、睡眠监测和多人监测）实现监测。然而，由于场景中相关（脉动）像素与无关像素的未知混合，提取血液脉冲波形信号具有挑战性。在此，我们设计并实现了一个信号融合框架FusionPPG，用于从场景中提取具有强时间保真度的血液脉冲波形信号，而无需解剖先验（例如面部跟踪）。该提取问题被表述为贝叶斯最小二乘融合问题，并使用一种新颖的概率脉动模型求解，该模型结合了生理衍生的谱和空域波形先验，以识别场景中的脉动特征。实验结果显示与FaceMeanPPG方法（$p<0.001$）和DistancePPG（$p<0.001$）方法相比有统计显著改善。使用FusionPPG预测的心率与真实测量值强相关（$r^2=0.9952$）。FusionPPG是唯一能够通过时间分析评估心律失常的方法。