شماره ركورد
24392
شماره راهنما
BIOMED2 232
عنوان
تشخيص علائم حياتي مبتني بر فوتوپلتيسموگرافي از راه دور
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي پزشكي- بيوالكتريك
دانشكده
فني و مهندسي
تاريخ دفاع
1403/11/02
صفحه شمار
177 ص.
استاد راهنما
حميدرضا مراتب
استاد مشاور
محمدرضا محبيان
كليدواژه فارسي
فوتوپلتيسموگرافي از راه دور (rPPG) , علائم حياتي , ، الگوريتمهاي CHROM و POS
چكيده فارسي
فوتوپلتيسموگرافي از راه دور (rPPG) يك روش غيرتماسي براي اندازهگيري علائم حياتي مانند ضربان قلب، سطح اكسيژن خون و نرخ تنفس از طريق تجزيهوتحليل تغييرات نور بازتابي از پوست است كه توسط دوربينهاي ويدئويي ثبت ميشود. اين فناوري ميتواند از سيگنالهاي مربوط به تغييرات جزئي در حجم خون زير پوست كه بر اثر ضربان قلب ايجاد ميشود، براي استخراج پارامترهاي فيزيولوژيكي استفاده كند. كاربردهاي آن در محيطهاي پزشكي مانند مراقبتهاي ويژه نوزادان (NICU)، مراقبت از سالمندان و حتي براي نظارت بر وضعيتهاي ويروسي مانند COVID-19 است. rPPG با استفاده از دوربينهاي معمولي مانند دوربينهاي گوشي همراه يا وبكم ميتواند به طور مداوم و بلادرنگ اطلاعات دقيقي از وضعيت سلامت فرد ارائه دهد.
چارچوب طراحي سيستم: اين پژوهش به طراحي سيستمي براي استخراج علائم حياتي از ويدئو با استفاده از فوتوپلتيسموگرافي از راه دور (rPPG) پرداخته است. سيستم شامل مراحل ثبت ويدئو، شناسايي چهره و نواحي موردعلاقه (ROI)، استخراج سيگنال rPPG و پردازش آن براي محاسبه پارامترهاي فيزيولوژيكي مانند ضربان قلب، سطح اكسيژن خون، نرخ تنفس و تغييرپذيري ضربان قلب است. ويدئوها به فريمهاي مجزا تقسيم ميشوند و از دوربينهاي RGB براي ثبت دادهها استفاده شده است. سيگنالها پس از پردازش و حذف نويز به روشهاي مختلف استخراج ميشوند. براي تحليل دقيقتر، در اين پژوهش از روش پنجرهگذاري استفاده شده است.
مجموعهدادهها: مجموعه دادهاي شامل ويدئوهايي از 81 نفر (65 مرد و 16 زن) كه در اين پروژه ثبتشده، براي آموزش و ارزيابي سيستم به كار گرفته شده است. علاوه بر اين، از مجموعهدادههاي UBFC-rPPG و UBFC-Phys نيز استفاده شده است.
در اين پژوهش، الگوريتمهاي مختلف استخراج سيگنال rPPG شامل CHROM، PBV، POS، ICA، LGI و OMIT ارزيابي شدند. نتايج نشان ميدهند كه الگوريتمهاي CHROM و POS بهترين عملكرد را از خود نشان دادند. الگوريتم CHROM با دستيابي به مقدار R² برابر 0.91 و CCC برابر 0.94 و الگوريتم POS با R² برابر 0.94 و CCC برابر 0.96، دقت بالايي در تخمين ضربان قلب از خود نشان دادند. همچنين، نمودار بلند -آلتمن نشاندهنده تفاوتهاي ناچيز ميان مقادير واقعي و تخمينزدهشده بوده و مقدار Pvalue براي هر دو الگوريتم برابر با 0.2782 ، عدم وجود تفاوت معنيدار را تاييد ميكند. اين نتايج نشاندهنده برتري الگوريتمهاي CHROM و POS در ارزيابي دقت استخراج سيگنال rPPG هستند.
كليدواژه لاتين
Remote photoplethysmography (rPPG), , vital signs , CHROM algorithm, POS algorithm
عنوان لاتين
rPPG-based Vital Signs estimation
گروه آموزشي
مهندسي پزشكي
چكيده لاتين
Remote photoplethysmography (rPPG) is a non-contact method for measuring vital signs such as heart rate, blood oxygen levels, and respiratory rate by analyzing variations in light reflected from the skin, captured using video cameras. This technology utilizes signals related to subtle changes in blood volume beneath the skin caused by cardiac pulses to extract physiological parameters. Its applications include medical environments such as neonatal intensive care units (NICU), elderly care, and monitoring viral conditions like COVID-19. Using standard cameras, such as those on smartphones or webcams, rPPG can continuously and in real-time provide accurate information about an individual’s health status.
System Design Framework: This study focuses on designing a system for extracting vital signs from video using remote photoplethysmography (rPPG). The system includes stages for video recording, facial and region of interest (ROI) detection, rPPG signal extraction, and signal processing to calculate physiological parameters such as heart rate, blood oxygen levels, respiratory rate, and heart rate variability. Videos are divided into individual frames, and RGB cameras are used for data recording. Signals are extracted through various methods after noise removal. For more precise analysis, a windowing approach has been employed in this study.
Datasets: A dataset comprising videos of 81 individuals (65 males and 16 females), recorded in this project, was used to train and evaluate the system. Additionally, the UBFC-rPPG and UBFC-Phys datasets were also utilized.
In this study, various rPPG signal extraction algorithms, including CHROM, PBV, POS, ICA, LGI, and OMIT, were evaluated. The results indicate that the CHROM and POS algorithms demonstrated the best performance. The CHROM algorithm achieved an R² value of 0.91 and a CCC value of 0.94, while the POS algorithm achieved an R² value of 0.94 and a CCC value of 0.96, showing high accuracy in heart rate estimation. Additionally, Bland-Altman plots showed negligible differences between actual and estimated values, and the Pvalue for both algorithms was 0.2782, confirming no significant differences. These findings highlight the superiority of the CHROM and POS algorithms in accurately evaluating rPPG signal extraction.
تعداد فصل ها
5
استاد مشاور خارج از دانشگاه
محمدرضا محبيان
فهرست مطالب pdf
120468
نويسنده