원격 PPG의 심박수 도출 방법 및 활용성 평가

채종의; 김대열; 이광기; 박찬형

doi:10.5573/ieie.2023.60.10.35

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자료유형: 학술저널

저자정보: 채종의 (광운대학교) 김대열 (경남대학교) 이광기 (이노피아테크) 박찬형 (광운대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제10호(통권 제551호)

발행연도: 2023.10

수록면: 35 - 42 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2023.60.10.35

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본 연구에서는 원격-PPG(remote photoplethysmography, rPPG) 기술에서 맥파(blood volume pulse, BVP)로부터 심박수(heart rate, HR)를 도출하기 위해 사용되는 대표적인 방식인 주파수 영역 분석 방식과 시간 영역 분석 방식인 Peak Detection 방식을 비교, 분석하고, Peak Detection 방식의 장점과 필요성, 타당성을 제시하고자 한다. 일반적으로 rPPG에서는 주파수 영역 분석을 위해 대역폭 필터(band pass filter, BPF)를 사용하여 후처리 후 FFT를 통해 HR를 측정하는 방식을 많이 사용하지만, 이는 신호의 형태 분석을 어렵게 하고, 그 활용성을 낮추는 문제가 있다. 더불어, 본 연구에서는 주파수 영역 분석 방식이 BVP의 주성분을 변경하는 특성이 있는 것을 확인하였고, 이로 인해 HR 계산 값이 변경되는 한계점을 극복하기 위한 Peak Detection 기반 HR 측정 방식이 유효함을 다양한 실험을 통해 확인하였다. 우리는 실험을 통해 주파수 분석 방식과, Peak Detection을 이용한 HR 평가 metric을 측정 시간에 따라 비교하였다. 그 결과 Peak Detection이 주파수 분석을 통한 방식보다 생체 신호를 분석하는 방법으로써 더 타당함을 보였다.

#Remote photoplethysmography #Fair evaluation #FFT #Peak detection

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Kim, Dae Yeol, et al. "Remote Bio-Sensing: Open Source Benchmark Framework for Fair Evaluation of rPPG." arXiv preprint arXiv:2307.12644 (2023).

Liu, Xin, et al. "rPPG-Toolbox: Deep Remote PPG Toolbox." arXiv preprint arXiv: 2210.00716 (2022).

Kim, Dae-Yeol, et al. "A Study of Projection-Based Attentive Spatial–Temporal Map for Remote Photoplethysmography Measurement." Bioengineering 9.11 (2022): 638.

Chen, Weixuan, and Daniel McDuff. "Deepphys: Video-based physiological measurement using convolutional attention networks." Proceedings of the european conference on computer vision (ECCV). 2018.

Liu, Xin, et al. "Multi-task temporal shift attention networks for on-device contactless vitals measurement." Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 19400-19411.

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