[논문]안면 이미지 데이터를 이용한 실시간 생체징후 측정시스템

김대열; 김진수; 이광기

doi:10.5909/jbe.2021.26.2.132

안면 이미지 데이터를 이용한 실시간 생체징후 측정시스템
Real-time Vital Signs Measurement System using Facial Image Data 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.26 no.2, 2021년, pp.132 - 142

김대열 ((주)티비스톰) , 김진수 ((주)티비스톰) , 이광기 ((주)티비스톰)

초록
AI-Helper

본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to present an effective methodology that can measure heart rate, heart rate variability, oxygen saturation, respiration rate, mental stress level, and blood pressure using mobile front camera that can be accessed most in real life. Face recognition was performed in real-time using Blaze Face to acquire facial image data, and the forehead was designated as ROI (Region Of Interest) using feature points of the eyes, nose, and mouth, and ears. Representative values for each channel of the ROI were generated and aligned on the time axis to measure vital signs. The vital signs measurement method was based on Fourier transform, and noise was removed and filtered according to the desired vital signs to increase the accuracy of the measurement. To verify the results, vital signs measured using facial image data were compared with pulse oximeter contact sensor, and TI non-contact sensor. As a result of this work, the possibility of extracting a total of six vital signs (heart rate, heart rate variability, oxygen saturation, respiratory rate, stress, and blood pressure) was confirmed through facial images.

주제어

표/그림 (15)

표 표 1. 조기 경고 점수 Table 1. Early warning Score
그림 그림 1. 투과 광용적 측정법 반사 광용적 측정법 Fig. 1. Transmission photoplethysmography and reflective photoplethysmography
그림 그림 2. 피부의 빛 반사 모델 Fig. 2. The skin reflection mode
그림 그림 3. 헤모글로빈과 멜라닌의 빛 흡수 스펙트럼 Fig. 3. Hemoglobin & Melanin light absorption Spectrum
표 표 2. 호흡 및 심장 박동으로 인한 일반적인 신체 표면 변수 Table 2. Typical body surface displacement parameters due to respiration and heart-beat
그림 그림 4. G-Channel 생체 징후 측정 알고리즘 Fig. 4. Vital Sign measurement Algorithm
그림 그림 5. 심장박동 측정 알고리즘 Fig. 5. Heart rate Measurement algorithm
그림 그림 6. 심박변이도 시간영역 분석 지표 Fig. 6. Heart rate variability analysis indicator in time domain
그림 그림 7. R,B-Channel 생체 징후 측정 알고리즘 Fig. 7. Vital Sign measurement Algorithm
그림 그림 9. 비접촉식 생체 징후 측정 기기(TI IWR6843) Fig. 9. Non-contact Biometric Signal Measuring Device(TI IWR6843)
그림 그림 8. mCube-Health Care 기기 Fig. 8. mCube-Health Care Device
그림 그림 10. 측정 테스트 어플리케이션 Fig. 10. Vital Sign Measurement Application
표 표 3. 심장박동 실험 결과 Table 3. Heart Rate Experiment Result
표 표 4. 산소포화도 실험 결과 Table 4. SpO2 Experiment Result
표 표 5. 호흡도 실험 결과 Table 5. Respiration rate Experiment Resul

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