Экспериментальное обоснование ряда требований к аппаратным и методическим средствам неконтактной фотоплетизмографии на основе анализа видеоизображений

Выполнена экспериментальная оценка возможности применения видеокамеры для реализации неконтактной фотоплетизмографии. Ввиду широкого распространения цифровых камер в эндоскопических установках фотоплетизмография на основе анализа видеоизображений является недорогим и перспективным методом для решения задач медицинской диагностики. Обоснован ряд требований к параметрам камеры, обеспечивающим заданный уровень зарегистрированных сигналов, кодированных значениями RGB, к внешнему освещению и алгоритмам постобработки видеоизображения. Установлено, что при уровнях сигнала по зеленому каналу не менее 130 и не более 220 усл. ед. (для камеры с 8-битной глубиной кодирования цвета) обеспечивается наиболее высокий уровень полезного пульсового сигнала. Показано, что для получения качественного сигнала неконтактной фотоплетизмографии в качестве источника света можно использовать любой источник эквивалентной цветовой температуры в диапазоне 3500...6500 K и зеленые светодиоды. Продемонстрировано, что при размерах области усреднения более 40 × 40 пикселей сигнал имеет большее отношение сигнал/шум, чем при усреднении по меньшей группе пикселей. Полученные результаты могут найти применение при реализации неконтактной фотоплетизмографии для исследования локального кровотока на основе анализа видеоизображений Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия развитию

Литература

[1] Challoner A.V.J. Photoelectric plethysmography for estimating cutaneous blood flow. In: Rolfe P. (ed.). Non-invasive Physiological Measurements. Vol. 1. Academic, 1979, pp. 125--151.

[2] Рогаткин Д.А. Физические основы современных оптических методов исследования микрогемодинамики in vivo. Лекция. Медицинская физика, 2017, № 4, с. 75--93.

[3] Семчук И.П., Муравская Н.П., Самородов А.В. Экспериментальное исследование оптических методов бесконтактной фотоплетизмографии. Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. М., Графика, 2018, с. 86--89.

[4] Зильбер А.П., ред. Этюды медицинского права и этики. М., МЕДпресс-информ, 2008.

[5] Тучин В.В., ред. Оптическая медицинская диагностика. Т. 1. М., ФИЗМАТЛИТ, 2007.

[6] Wang D., Yang X., Liu X., et al. Detail-preserving pulse wave extraction from facial videos using consume-level camera. Biomed. Opt. Express, 2020, vol. 11, no. 4, pp. 1876--1891. DOI: https://doi.org/10.1364/boe.380646

[7] Nishidate I., Maeda T., Niizeki K., et al. Estimation of melanin and hemoglobin using spectral reflectance images reconstructed from a digital RGB image by the Wiener estimation method. Sensors, 2013, vol. 13, no. 6, pp. 7902--7915. DOI: https://doi.org/10.3390/s130607902

[8] Jones G., Clancy N.T., Arridge S., et al. Inference of tissue haemoglobin concentration from stereo RGB. Proc. MIAR, 2016, pp. 50--58. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-43775-0_5

[9] Wang F. Linearity research of a CMOS image sensor. Delft, TU Electronic Instrumentation, 2018. DOI: https://doi.org/10.4233/uuid:9d79cf6d-19a5-4f0f-a01e-6573f8e1b2ce

[10] De Haan G., Jeanne V. Robust pulse rate from chrominance-based rPPG. IEEE Trans. Biomed. Eng., 2013, vol. 60, no. 10, pp. 2878--2886. DOI: https://doi.org/10.1109/TBME.2013.2266196

[11] Janesick J.R. Scientific charge-coupled devices. Bellingham, SPIE Press, 2001.

[12] Hytti H.T. Characterization of digital image noise properties based on RAW data. Proc. SPIE, 2006, vol. 6059, art. 60590A. DOI: https://doi.org/10.1117/12.640500

[13] NOIP1SN1300A. PYTHON 1.3/0.5/0.3 MegaPixels global shutter CMOS image sensors. Denver, Phoenix, Literature Distribution Center for ON Semiconductor, 2016.

[14] Chen D.Y., Wang J.J., Lin K.Y., et al. Image sensor-based heart rate evaluation from face reflectance using Hilbert --- Huang transform. IEEE Sensors J., 2014, vol. 15, no. 1, pp. 618--627. DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2014.2347397

[15] Wang C., Pun T., Chanel G. A comparative survey of methods for remote heart rate detection from frontal face videos. Front. Bioeng. Biotechnol., 2018, vol. 6, art. 33. DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2018.00033

[16] Kamshilin A.A., Teplov V., Nippolainen E., et al. Variability of microcirculation detected by blood pulsation imaging. PloS One, 2013, vol. 8, no. 2, art. e57117. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0057117

[17] Verkruysse W., Svaasand L.O., Nelson J.S. Remote plethysmographic imaging using ambient light. Opt. Express, 2008, vol. 16, no. 26, pp. 21434--21445. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.16.021434

[18] Лапитан Д.Г., Разницын О.А. Метод и прототип устройства для неинвазивного измерения перфузии ткани кровью. Приборы и техника эксперимента, 2018, № 5, с. 123--128. DOI: https://doi.org/10.1134/S0032816218050117