你的智能手机可作为脉搏血氧仪与单导联心电图
信号处理
2024-12-04 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
图像与视频处理
摘要
在后新冠时代，每一波疫情都引起大众对其自身健康状态的更多担忧。因此，当前亟需 ubiquitous、低成本、非侵入式的工具，用于快速且持续地监测反映整体健康状况的体征。在此背景下，本工作提出一种深度学习方法，将智能手机这一流行的手持个人设备变为诊断工具，以测量/监测三项最重要的体征，即脉搏率（PR）、血氧饱和度（又称 SpO2）和呼吸率（RR）。此外，我们提出另一种可提取受试者单导联心电图（ECG）的方法。所提方法包含以下核心步骤：受试者将手指置于智能手机后置摄像头上录制指尖小视频，对录制视频进行预处理以提取滤波和/或去趋势的视频光体积描记（vPPG）信号，随后将其输入定制构建的卷积神经网络（CNN），最终输出体征（PR、SpO2 和 RR）以及受试者的单导联 ECG。确切地说，本文贡献有两点：1）利用定制 CNN、vision transformer，尤其是 CLIP 模型从 vPPG 数据估计三项体征（PR、SpO2、RR）；2）一种新颖的基于离散余弦变换+前馈神经网络的方法，将录制的视频 PPG 信号转换为单导联 ECG 信号。所提方法有望在远程医疗、移动健康、健身、运动等多种场景中得到应用。
引用
@article{arxiv.2305.12583,
title = {Your smartphone could act as a pulse-oximeter and as a single-lead ECG},
author = {Ahsan Mehmood and Asma Sarauji and M. Mahboob Ur Rahman and Tareq Y. Al-Naffouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12583},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 16 figures