1. Volume 86, no.2, 2025
  2. ХВИЛЬОВИЙ АНАЛІЗ СИГНАЛУrPPG: CWT ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЇ СПЕКТРАЛЬНИХ ПІКІВ З ВАЛІДАЦІЄЮ ПУЛЬС-ОКСИМЕТРА

ХВИЛЬОВИЙ АНАЛІЗ СИГНАЛУrPPG: CWT ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЇ СПЕКТРАЛЬНИХ ПІКІВ З ВАЛІДАЦІЄЮ ПУЛЬС-ОКСИМЕТРА

ISTCMTM.
2025;
Випуск 86(2), Номер 2
: 5-11
https://doi.org/10.23939/istcmtm2025.02.005
Автори:
  1. І. В. Бережний
  2. Adrian Nakonechnyi
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Lviv Polytechnic National University

Дистанційна фотоплетизмографія (rPPG) стала перспективною безконтактною технологією для серцевосудинного моніторингу, однак оцінка точності при виявленні спектральних піків залишається не передбачуваною через наявність артефактів руху, шуму та якість сигналу камери. Традиційні методи часто не можуть надійно локалізувати та ідентифікувати піки пульсу за наявності таких порушень. Мета дослідження - розробити вейвлет-підхід для підвищення надійності аналізу спектральних піків rPPG шляхом використання неперервного вейвлет-перетворення (CWT) для точної частотно-часової локалізації з подальшою систематичною ідентифікацією піків і перевіркою за допомогою пульсоксиметра медичного класу. Сигнали rPPG отримувалися в контрольованих умовах, оброблялися за допомогою CWT для покращення спектральних характеристик і піддавалися алгоритму виявлення піків, оптимізованому для оцінки частоти серцевих скорочень. Вейвлет-когерентність використовувалася для оцінки узгодженості між піками, отриманими за допомогою rPPG, і еталонними даними пульсоксиметра. Експериментальні результати продемонстрували, що локалізація піку на основі CWT досягла середньої абсолютної похибки 2.1 BPM порівняно з пульсоксиметром, з когерентністю 0,53 у стаціонарних умовах. Метод продемонстрував покращену стійкість до артефактів руху порівняно зі звичайними підходами на основі Фур’є, особливо в сценаріях зі слабким освітленням або низькою якістю сигналу. Запропонована структура вейвлет-перетворення підвищує точність і надійність виявлення спектральних піків rPPG, усуваючи розрив між безконтактними вимірюваннями та клінічною пульсоксиметрією. Дана робота розширює потенціал rPPG для реальних додатків, таких як дистанційний моніторинг здоров’я та носимих пристроїв.

Continuous Wavelet Transform (CWT); Peak Identification; Peak Localization; Pulse Oximeter; Remote Photoplethysmography (rPPG); Signal Processing; Spectral Analysis; Wavelet Transform
  1. J. Wang, C. Shan, L. Liu, and Z. Hou, “Camera-based physiological measurement: Recent advances and future prospects,” Neurocomputing, vol. 575, p. 127282, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.neucom.2024.127282.
  2. E. Allado et al., “Remote Photoplethysmography Is an Accurate Method to Remotely Measure Respiratory Rate: A Hospital-Based Trial,” JCM, vol. 11, no. 13, p. 3647, Jun. 2022, doi: 10.3390/jcm11133647.
  3. J. Allen, “Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement,” Physiol. Meas., vol. 28, no. 3, pp. R1–R39, Mar. 2007, doi: 10.1088/0967-3334/28/3/R01.
  4. M. L. Buja and J. Butany, Eds., Cardiovascular pathology, Fifth edition. London: Academic Press, 2022.
  5. International Workshop on Mathematical Methods in Scat- tering Theory and Biomedical Engineering, Advanced to- pics in scattering and biomedical engineering: proceedings of the Eighth International Workshop on Mathematical Methods in Scattering Theory and Biomedical Engineering, Lefkada, Greece, 27 -29 September 2007. Singapore, SG:World Scientific, 2008.
  6. X. Liu, J. Fromm, S. Patel, and D. McDuff, “Multi-Task Temporal Shift Attention Networks for On-Device Contactless Vitals Measurement,” 2020, arXiv. doi:10.48550/ARXIV.2006.03790.
  7. T. Tamura, “Progress of Home Healthcare Sensor in Our Experience: Development of Wearable and Unobtrusive Monitoring,” ABE, vol. 9, no. 0, pp. 189–196, 2020, doi:10.14326/abe.9.189.
  8. S. Thupakula, S. S. R. Nimmala, H. Ravula, S. Chekuri, and R. Padiya, “Emerging biomarkers for the detection of cardiovascular diseases,” Egypt Heart J, vol. 74, no. 1, p. 77, Oct. 2022, doi: 10.1186/s43044-022-00317-2.
  9. L. Tian et al., “Deep Learning in Biomedical Optics,” Lasers Surg Med, vol. 53, no. 6, pp. 748–775, Aug. 2021, doi: 10.1002/lsm.23414.
  10. W. Liao, C. Zhang, M. Rosenberger, and G. Notni, “Eva- luation of contactless respiratory rate measurement: Ther- mography vs. rPPG,” Measurement: Sensors, p. 101647, Jan. 2025, doi: 10.1016/j.measen.2024.101647.
  11. A. Pai, A. Veeraraghavan, and A. Sabharwal, “HRVCam: robust camera-based measurement of heart rate variability,” J. Biomed. Opt., vol. 26, no. 02, Feb. 2021, doi: 10.1117/1.JBO.26.2.022707.
  12. H.-W. Chow and C.-C. Yang, “Accuracy of Optical Heart Rate Sensing Technology in Wearable Fitness Trackers for Young and Older Adults: Validation and Comparison Study,” JMIR Mhealth Uhealth, vol. 8, no. 4, p. e14707, Apr. 2020, doi: 10.2196/14707.
  13. H. Rahman, M. U. Ahmed, and S. Begum, “Non-Contact Physiological Parameters Extraction Using Facial Video Considering Illumination, Motion, Movement and Vibration,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 67, no. 1, pp. 88–98, Jan. 2020, doi: 10.1109/TBME.2019.2908349.
  14. R. Meziati, Y. Benezeth, P. De Oliveira, J. Chappé, and F. Yang, “UBFC-Phys.” IEEE DataPort, Mar. 03, 2021. doi: 10.21227/5DA0-7344.
  15. A. Nakonechnyi and I. Berezhnyi, “Estimation of Heart Rate and its Variability Based on Wavelet Analysis of 12th Photop-lethysmographic Signals in Real Time,” in 2023 IEEE Inter- national Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), Dortmund, Germany: IEEE, Sep. 2023, pp. 765– 769. doi: 10.1109/IDAACS58523.2023.10348785.
  16. P. Du, W. A. Kibbe, and S. M. Lin, “Improved peak detection in mass spectrum by incorporating continuous wavelet transform-based pattern matching,” Bioinformatics, vol. 22, no. 17, pp. 2059–2065, Sep. 2006, doi: 10.1093/bioinformatics/btl355.
  17. I. Berezhnyi and A. Nakonechnyi, “Multiresolution analysis of poor remote photoplethysmography signal using wavelet transform,” in CEUR Workshop Proc., CEUR-WS, 2024,pp. 57–72. [Online]. Available: https://www.scopus.com/ inward/record.uri?eid=2-s2.0-85215781423&partnerID= 40&md5=7a324b3194e1ff39b679b3a4efb7aa98
  18. J. Allen, “Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement,” Physiol. Meas., vol. 28, no. 3, pp. R1–R39, Mar. 2007, doi: 10.1088/0967-3334/28/3/R01.
  19. P. A. Kyriacou and J. Allen, Eds., Photoplethysmography: technology, signal analysis and applications. London: Elsevier Academic Press, 2022.