Slovak-Projekt-Venus Magazín-číslo-2 | Page 52

Meranie ľudského pulzu pomocou drobných pohybov hlavy na určenie diagnózy srdcových ochorení 24 jún, 2013 Pravdepodobne by mohli byť zapísané v trikorderi. Výskumníci na MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory vyvinuli nový algoritmus, ktorý dokáže presne odmerať tep srdca ľudí zobrazených na bežnom digitálnom videu prostredníctvom analyzovania nepostrehnuteľných drobných pohybov hlavy, ktoré sú doprevádzané prívalom krvi zapríčineného kontrakciami srdca. Algoritmus udal počas testov rovnaký počet pulzov za minútu ako tomu bolo v prípade elektrokardiogramu (EKG). Algoritmus tiež poskytol užitočné merania časových intervalov medzi údermi, čo nám dáva možnosť využiť tento systém pri identifikácii pacientov so srdcovocievnymi ochoreniami. Príklady videí, z ktorých MIT výskumníci boli schopní vyťažiť pulzvoý signál. (a) typický pohľad tváre spoločne s príkladom signálu pohybu v porovnaní s EKG zariadením. (b) subjekt s maskou. (c) video subjektu so značne pridaným množstvom bieleho Gaussianovho hluku. (zásluha: G. Balakrishnan a spol.) Systém merania pulzov z videozáznamu by mohol byť užitočný pri monitorovaní novorodencov alebo starších, keďže ich citlivá pokožka by mohla byť poškodená neustálym používaním EKG sond. Podľa Johna Guttaga (Dugald C. Jackson professor na Electrical Engineering and Computer Science, vedúci MIT’s Data-Driven Medicine Group, a profesor počítačovej vedy a inžinierstva) „z medicínskeho pohľadu sa domnievam, že dlhodobá užitočnosť bude v hľadaní bilaterálnych asymetrií a v meraní srdcovej kapacity, čo sa používa pri určovaní diagnóz niekoľkých typov srdcového ochorenia.“ Ako to funguje? Algoritmus využíva štandardné rozpoznávanie tvárí k rozlíšeniu hlavy subjektu od zvyšku obrázku. Potom si náhodne zvolí 500 až 1000 jasných bodov zoskupených okolo úst a nosa subjektu, pričom meria ich pohyb na každom obrázku. Následne odfiltruje všetky pohyby v každoim obrázku, ktorých časová frekvencia nespadá do rozsahu bežného tepu srdca – zhruba v rozmedzí 0,5 až 5 Herzov, alebo 30 až 300 cyklov za minútu. Za použitia techniky zvanej analýza hlavných komponentov rozoberie algoritmus výsledný signál na niekoľko základných signálov, ktoré reprezentujú aspekty zostávajúcich pohybov a ktoré spolu nesúvisia. Použitie smerových šípok a magnitúdy pohybu oporných bodov pre meranie pulzného signálu (credit: G. Balakrishnan et al.) Z týchto signálov vyselektuje ten jeden, ktorý sa javí ako najbežnejší a ktorý spadá do skupiny typickej frekvencie ľudského pulzu. Originálny článok pozri tu: Video k článku pozri tu: