智能手机摄像头如何追踪您的心率

早在 20 世纪 40 年代，一位名叫 John Poel 的荷兰医生发明了一种改变心脏监测性质的设备。他的设备基于这样一个理念：皮肤的颜色会根据其中血液的含量而变化。当人们 exertion 时脸会迅速变红，这一点很容易看到，

但事实证明，休息时随着心脏将血液泵送到全身，会发生更微妙的颜色变化。血液流经毛细血管的潮起潮落改变了皮肤反射的光量。Poel 的设备将光线照射到皮肤上，并监测反射光量的变化以确定人的心率。他称这项技术为光体积脉搏波描记法（photoplethysmography），此后它已成为世界各地医疗环境的标准，现在可以在柜台上广泛购买廉价的夹在手指上的血氧仪。

但在最近几年，医生们开始开发远程技术来测量心率——通过分析人皮肤的视频记录来检测心跳时微小的颜色变化。通过这种方式，他们学会了在各种光照条件下使用相对廉价的相机通过远距离拍摄的图像来测量心率。

但一个重要的问题是，这种远程技术在提供普遍的心率监测方面能走多远。

心跳

现在，由于谷歌研究院的 Ming-Zher Poh 和同事们的工作，我们有了答案。他们开发了一个深度学习系统，该系统使用智能手机的前置摄像头远程监测心率。他们的方法是 Poel 方法的更新版本，称为远程光体积脉搏波描记法，它通过分析通过视频捕捉到的面部皮肤颜色中的细微变化来测量血容量的变化。

他们的创新可以通过让全球数十亿人都能使用而使心脏健康追踪民主化，而无需额外的硬件或手动操作。Poh 和他的同事说：“据我们所知，这是首次证明智能手机可以用于在现实世界中正常使用手机期间被动地监测 HR 和 RHR。”

静息心率是心血管健康和整体福祉的关键生物标志物。长期以来，较高的心率与心脏病和中风的风险增加有关。各种研究表明，持续的高心率可能预示着心血管健康状况下降或潜在健康状况的出现。

传统上，测量静息心率需要个人在受控环境中保持静止，例如躺下或静坐。虽然可穿戴设备已使连续 HR 监测更加便捷，但其普及率仍然有限，尤其是在心脏病风险较高的人群中。这时，智能手机的普及提供了一个前所未有的机会。

Poh 及其团队的被动心率监测系统可以在正常的智能手机使用过程中捕捉面部视频，例如解锁屏幕。该系统处理短至 8 秒的视频片段，实时估算心率。为了提高准确性，该系统会汇总全天收集的多次测量结果。结果是静息心率测量值，其准确性与专用可穿戴设备相当。

这项研究的主要突破之一是其全面的验证过程。与之前仅限于受控环境和小型数据集的远程光体积脉搏波描记法研究不同，研究人员以前所未有的规模测试了他们的系统，使用了来自 495 名参与者的 225,773 个视频，并在 205 名参与者的 185,970 个视频上进行了验证。在现实条件下的测试涉及 101 名参与者使用自己的智能手机，涵盖了各种光照条件、肤色和运动场景。

一个关键挑战是确保其在不同肤色下的准确性。黑色素会吸收更多的光，这可能会降低肤色较深者的信号质量。之前的研究表明，肤色较深者的准确性有显著下降。为了解决这个问题，研究人员故意增加了肤色较深的参与者的比例，并确保他们的模型在平衡的数据集上进行了训练。这代表了确保基于智能手机的健康技术对所有用户都具有包容性和有效性的重要一步。

该团队将基于智能手机的系统与传统设备（如心电图仪和专用可穿戴设备）的测量值进行了基准比较。结果相当，较高的静息心率读数也与较高的身体质量指数和较低的心血管健康水平相关。这增强了该系统作为有意义的健康监测工具的潜力。

Poh 及其同事还强调了他们系统的更广泛的健康意义，并指出“这为自动收集数周、数月、数季和数年的静息心率数据提供了可能性，这些数据可能提供宝贵的健康信息。”

虽然这项技术非常有前景，但并非没有局限性。例如，在现实条件下的测量成功率低于在受控实验室环境，因为身体运动和极端的光照条件有时会导致读数不可靠。

为了提高性能，研究人员建议实施运动补偿算法，优化相机曝光设置以提高信号质量，尤其是在白炽灯下，并在信号较差时增加测量次数。对于实际应用，电池消耗的考虑也将至关重要。未来的迭代可能侧重于优化测量频率，以平衡数据收集和能源效率。

鉴于健康数据和面部视频捕捉的敏感性，隐私仍然是一个主要问题。研究人员强调，他们的系统在设计时就考虑了隐私。视频处理在设备上进行，确保敏感的生物识别数据不会离开用户的智能手机。HR 测量仅在用户解锁屏幕时启动，从而避免未经授权的录制。