Neuer Algorithmus misst die Herzfrequenz nach Kopfbewegungen

Ein neuer Algorithmus kann die Herzfrequenz von Personen messen, die in einem normalen digitalen Video gezeigt werden, indem er unmerklich kleine Kopfbewegungen untersucht, die mit einem Blutstrom einhergehen, der durch die Kontraktionen des Herzens verursacht wird.
Forscher des MTI-Labors für Informatik und Künstliche Intelligenz entwickelten den Algorithmus, der Impulsberechnungen ermöglichte, die durch Elektrokardiogramme (EKGs) konsistent innerhalb weniger Schläge pro Minute erfolgten.
Darüber hinaus war es in der Lage, Näherungen der Zeitintervalle zwischen Schlägen zu geben - eine Berechnung, die verwendet wurde, um Personen zu identifizieren, die ein Risiko für kardiale Ereignisse haben.

Die Forscher werden ihre Ergebnisse diesen Sommer auf der Konferenz "Computer Vision and Pattern Recognition" des Instituts für Elektro- und Elektronikingenieure vorstellen.
Sie glauben, dass das videobasierte Pulsmesssystem zur Überprüfung der Herzschläge von Senioren oder Neugeborenen verwendet werden könnte, deren Haut durch wiederholte Befestigung und Entfernung von EKG-Elektroden geschädigt werden könnte.
John Guttag, der Dugald C. Jackson Professor für Elektrotechnik und Informatik und Direktor der Data-Driven Medicine Group des MIT, sagte:

"Aus medizinischer Sicht denke ich, dass der langfristige Nutzen in Anwendungen jenseits der Pulsmessung liegt. Können Sie die gleiche Art von Techniken verwenden, um nach bilateralen Asymmetrien zu suchen? Was würde es bedeuten, wenn Sie mehr Bewegung auf einem haben? Seite als die andere? "

Theoretisch könnte das Verfahren das Herzminutenvolumen oder das Volumen von Blut, das durch das Herz gepumpt wird, berechnen, das oft bei der Diagnose vieler Arten von Herzerkrankungen verwendet wird. Vor dem Echokardiogramm wurde die Herzleistung gemessen, indem genau die Arten mechanischer Kräfte berechnet wurden, die der neue Algorithmus registriert, sagt Guttag.
Er erklärt: "Ich denke, dies sollte als Beweis für das Konzept betrachtet werden. Es eröffnet viel potentielle Flexibilität."

Wie funktioniert der Algorithmus?

Der Algorithmus kombiniert viele Methoden, die im Bereich der Computer Vision bekannt sind. Es beginnt mit Standard-Gesichtserkennung, um den Kopf der Person vom Rest des Bildes zu unterscheiden. Als nächstes werden zufällig 500 bis 1000 exakte Punkte ausgewählt, die sich um den Mund und die Nase der Person gruppieren, deren Bewegungen von Bild zu Bild folgen.
Dann filtert es alle Bild-zu-Bild-Bewegungen aus, deren zeitliche Frequenz außerhalb des Bereichs eines normalen Herzschlags abnimmt - etwa 0,5 bis 5 Hertz oder 30 bis 300 Zyklen pro Minute. Dadurch werden Bewegungen, die mit einer niedrigeren Frequenz fortgesetzt werden, wie sie durch regelmäßige Atmung und langsame Veränderungen der Körperhaltung verursacht werden, beseitigt.
Schließlich teilt der Algorithmus das resultierende Signal unter Verwendung einer Methode, die als Hauptkomponentenanalyse bekannt ist, in viele konstituierende Signale auf, die als Teil der Linksüberbewegungen stehen, die nicht miteinander korreliert sind. Von diesen Signalen wählt es eines, das am regulärsten zu sein scheint und das innerhalb des typischen Frequenzbandes des menschlichen Pulses fällt.
Guha Balakrishnan, ein Doktorand an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik des MIT und Forscher der aktuellen Studie, entwickelte auch eine Variante des Algorithmus, der keine Gesichtserkennung verwendet. Es ist weniger genau, aber es kann eine vernünftige Schätzung der Pulsfrequenz von der Videobildung des Rückens des Kopfes einer Person erzeugen.
Geschrieben von Kelly Fitzgerald