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

要約

遠隔光体積脈波計測（rPPG）の進展は、既存の公開データセットに内在する重大な課題、すなわちデータサイズの小ささ、顔面映像に伴うプライバシー懸念、および実験条件の多様性の不足によって制限されている。本研究では、rPPGおよび健康バイオマーカー推定を目的とした、包括的かつ大規模な多視点動画データセットを提案する。本データセットは、600人の被験者から得られた3600本の同期動画を含み、リラックス状態および運動後状態という異なる条件下で、複数の一般向けカメラを異なる角度から用いて撮影した。生理状態のマルチモーダル解析を可能とするため、各動画は100 HzのPPG信号および心電図、動脈血圧、バイオマーカー、体温、酸素飽和度、呼吸数、ストレスレベルなど、拡張された健康指標と対応付けられている。このデータを用いて、効率的なrPPGモデルを学習し、既存手法と比較してクロスデータセット環境下での性能を評価した。本データセットおよびモデルの公開により、AI医療アシスタントの開発における進展が著しく加速されることが期待される。