А.Ю. Лоскутов, О.В. Мельник, Е.Р. Муратов, М.Б. Никифоров

Рязанский государственный радиотехнический университет им. акад. В.Ф. Уткина (г. Рязань, Россия)

Постановка проблемы. Частота сердечных сокращений является одним из основных физиологических показателей организма, а параметры вариабельности сердечного ритма отражают различные аспекты функционального и психоэмоционального состояния. Автоматическое определение состояния человека на основе анализа видеопоследовательности – актуальная проблема в различных областях, связанных с обеспечением безопасности производства, авиа- и транспортного сообщения, предупреждения преступлений и террористических угроз и т.д. Поэтому актуальной задачей является разработка методов и алгоритмов анализа видеоизображений, позволяющих осуществлять удаленный мониторинг параметров сердечного ритма.

Цель работы – разработка и программная реализация метода бесконтактной оценки частоты сердечных сокращений на основе спектрального анализа видеоизображения лица человека, зарегистрированного с помощью стандартной видеокамеры.

Результаты. Разработан метод бесконтактного измерения частоты сердечных сокращений, включающий этапы накопления и предобработки данных, спектральный анализ видеоизображений и анализ полученной информации для расчета результатов. Разница между значениями средней частоты сердечных сокращений, зарегистрированными с помощью контактных датчиков и с использованием разработанного программного обеспечения, не превышает 3–4 ударов в минуту.

Практическая значимость. Предложенный подход может быть реализован в составе различных информационных систем, где требуется контролировать функциональное и психоэмоциональное состояние человека, например, систем мониторинга состояния человека-оператора. 

Лоскутов А.Ю., Мельник О.В., Муратов Е.Р., Никифоров М.Б. Бесконтактная оценка пульса на базе спектрального анализа видеоизображения // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 4. С. 33–39. DOI: 10.18127/j15604136-202104-05

1. Muratov Y.R., Nikiforov M.B., Tarasov A.S., Skachkov A.M. Video-Computer Technology of Real Time Vehicle Driver Fatigue Monitoring. Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research III XXI International. Springer Nature Switzerland AG 2020. P. 106–115. 
2. Михайлов В.М. Вариабельность ритма сердца. Опыт практического применения. Иваново: 2010. 183 с.
3. Судаков К.В. Индивидуальная устойчивость к эмоциональному стрессу. М.: НИИ нормальной физиологии им. П.К. Анохина РАМН. 1998. C. 82–100.
4. Кубряк О.В. Восприятие сердцебиений и когнитивные аспекты кардиоритма. М.: URSS: Либроком 2010. 112 с.
5. Калакутский Л.И., Манелис Э.С. Аппаратура и методы клинического мониторинга. М.: Высшая школа. 2004. 156 с.
6. Prahl S. Optical absorption of hemoglobin. Oregon Medical Laser Center. (1999). [Электронный ресурс] http://omlc.ogi .edu/spectra/hemoglobin/
7. He Liu, Yadong Wang, Lei Wang. A review of non-contact, low-cost physiological information measurement based on photoplethysmographic imaging. Conference proceedings: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicineand Biology Society. IEEE Engineeringin Medicine and Biology Society. Annual Conference. 2012. P. 2088–2091.
8. Hassan M.A., Malik A.S., Fofi D., Saad N., Karasfi B., Ali Y.S., Meriaudeau F. Heart rate estimation using facial video: Areview. Biomedical Signal Processing and Control. 2017. V. 38. P. 346–360.
9. Wenjin Wang, Sander Stuijk, and Gerard de Haan. A Novel Algorithm for Remote Photoplethysmography: Spatial Subspace Rotation. IEEE transactions on biomedical engineering. September 2016.V. 63(9). P. 1974–1984. 
10. US8977347. Video-based estimation of heart rate variability / L.K. Mestha, S. Kyal, B. Xu, H.J. Madhu. 2015.