Konstantin Egorov Stepan Botman Pavel Blinov Galina Zubkova Anton Ivaschenko Alexander Kolsanov Andrey Savchenko

الملخص

تُعَرَّض التقدُّم في مجال الاستشعار البصري عن بُعد (rPPG) بقيود ناتجة عن المشكلات الحرجة التي تُعاني منها المجموعات المفتوحة للجمهور من البيانات: الحجم الصغير، والمخاوف المتعلقة بالخصوصية في مقاطع الفيديو التي تُظهر الوجه، وانعدام التنوّع في الظروف. ويقدّم هذا البحث مجموعة بيانات فيديو واسعة النطاق متعددة الزوايا، متكاملة وحديثة، لاستخدامها في تطبيقات rPPG وتقدير المؤشرات الحيوية الصحية. تتكوّن مجموعتنا من 3600 تسجيلاً فيديو مُزامِناً لـ 600 مُختبر، تمّ جمعها تحت ظروف متنوعة (الاسترخاء وبعد التمرين) باستخدام كاميرات استهلاكية متعددة من زوايا مختلفة. ولتمكين التحليل متعدد الوسائط للحالة الفيزيولوجية، تمّ ربط كل تسجيل ببيانات إشارة PPG بتردد 100 هرتز، بالإضافة إلى مؤشرات صحية موسّعة مثل تخطيط القلب الكهربائي (ECG)، وضغط الدم الشرياني، والمعالم الحيوية، ودرجة الحرارة، ومستوى تشبع الأكسجين، ومعدل التنفس، ومستوى التوتر. وباستخدام هذه البيانات، تمّ تدريب نموذج فعّال لتقنية rPPG، وتمّ مقارنة جودته مع الأساليب الحالية في سيناريوهات تدريب واختبار عبر مجموعات بيانات مختلفة. ونُقدّم هذه المجموعة من البيانات والنموذج للجمهور العام، مما ينبغي أن يُسهم بشكل كبير في تسريع التقدّم المُحرز في تطوير المساعدات الطبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.