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手机摄像头可以测量脉搏呼吸

铅图像©国家癌症研究所

远程医疗自大流行以来已经取消,因为通过摄像机的医疗保健没有Covid-19风险。

医生和护士可以远程学习的限制,但是 - 可能需要物理接触的诊断测试和医疗测量,或者在互联网上丢失的细微差异检查。

华盛顿大学的研究人员发明了一种方法,通过电脑或智能手机的摄像头来测量病人的呼吸频率和脉搏,试图使远程医疗更加准确和有用。

根据UW新闻,系统称为MetaPhys,通过使用机器学习算法识别和跟踪光线如何影响患者的脸部。这些细微差异与血流的变化相关,可以推导出脉冲和呼吸率。

“机器学习非常擅长对图像进行分类。如果你给它一组猫的照片,然后让它从其他图像中找到猫,它就能做到,”该研究的主要作者、保罗·g·艾伦计算机科学与工程学院的博士生刘鑫告诉华盛顿大学新闻。

“但要想让机器学习在远程健康感知方面有所帮助,我们需要一个能够识别视频中最强大的生理信息源(比如脉搏)感兴趣的区域,然后随着时间推移进行测量的系统。”

该团队在12月份介绍了该系统的原始迭代神经信息处理系统会议;研究人员于4月8日在美国计算机协会(Association for Computing Machinery)的健康、界面和学习会议(Conference on Health, Interface, and Learning)上展示了第二个版本,它避免了前一个版本的一些陷阱。

“生理过程中存在大的个体差异,使得设计个性化健康传感算法具有挑战性,”研究人员在他们的arxiv可用中写道。“现有的机器学习系统很难很好地概括看不见的主题或背景,而且往往会包含有问题的偏见。”

例如,因为该算法着眼于皮肤上的光线反射,所以不同的背景、照明和肤色可能会让MetaPhys失去效果。

该系统的第一个版本是用人脸数据集以及独立测量的脉搏和呼吸频率来训练的。但当呈现与此数据集太不相同的数据时,它的性能下降了。

metaphys使用机器学习来计算呼吸率和脉冲,基于光线反射脸部。

Metaphys通过创造来改善这些问题个性化每位患者的机器学习模型,挑选出专注于不同情况下的地方,包括照明和肤色。然而,即使仍然,系统也需要工作。

“当受试者的皮肤类型更暗时,我们承认仍然存在较差的表现,”刘说。

“这在一定程度上是因为深色皮肤反射的光线不同,导致相机接收到的信号较弱。”我们的团队正在积极开发新的方法来解决这一限制。”

这显然是一个值得关注的问题,被作者称为“个体差异”,这是MetaPhys和其他基于摄像头的远程健康测量系统面临的四大挑战之一。胡须也是需要克服的。

“环境差异”包括照明的变化,而相机之间的“传感器差异”可能意味着敏感性的差异。最后,视频中存在“上下文差异”,如果患者正在执行算法在其训练数据中没有遇到的动作。

尽管存在挑战,但如果遥控将充分辜负炒作,则可能需要使用的系统。

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