Photoplethysmography imaging algorithm for continuous monitoring of regional anesthesia

ESTIMedia'16, October 01-07 2016, Pittsburgh, PA, USA

• どんなもの？
  掌に近赤外線を照査して得られた rPPG (remote photoplethysmography) を解析して microcirculation amplitude maps（微小循環振幅マップ）をリアルタイムで作成するアルゴリズムの開発と性能向上に向けた計算パラメータの調整について。
  
• 先行研究と比べてどこがすごい？
  少ないリソースで計算することができるアルゴリズムを開発したこと、つまり、リアルタイムで許容される程度の精度が得られるということ。（言及されてはいないけど、一般的な顔の動画からの解析ではなくて、近赤外線 on palm で計測をしているところもポイントだと思う。）
  
  
• 技術や手法のキモはどこ？
  近赤外線を掌に照射して得られたrPPG画像を解析。計算効率を向上させる手法がキモ。
  
  
• どうやって有効だと検証した？
  適切なアルゴリズムを設計した後、Matlabで実装した。それを医療現場で試験した。
  
  
• 議論はある？
  この実験で計算に使うパラメータの調整が行われた。C/C++で実装すればさらに計算効率を高めることができるか、という検討がされている。
  　　rPPGを使って生態情報を得る場合には顔の動画を活用することが主流だと思っていたけど、それとの比較について一言も研究していない点が気になった。顔に近赤外線を照査することが憚られるかた掌を使っているのかな？とも思ったけど、リアルタイム計測のためには掌と近赤外線の組み合わせの方が適している、ということなのかもしれない（この比較について言及されていないので、この論文からだけではわからない。さらに調べる必要あり。）
  
  
• 次に読むべき論文は？
  Face video based touchless blood pressure and heart rate estimation
  
• Conference: 2016 IEEE 18th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP)