近期，合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息學(xué)院博士生劉雪南以第一作者身份在生物醫(yī)學(xué)著名期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》先后發(fā)表了題為“VidAF: A Motion-Robust Model for Atrial Fibrillation Screening From Facial Videos”和“PFDNet: A Pulse Feature Disentanglement Network for Atrial Fibrillation Screening From Facial Videos”的研究論文，為基于面部視頻的非接觸式房顫篩查研究提供了新方法。該項研究由合肥工業(yè)大學(xué)聯(lián)合中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫(yī)院（安徽省立醫(yī)院）及滑鐵盧大學(xué)共同完成。

房顫是最常見的心律失常疾病，可引起一系列的并發(fā)癥，成倍增加腦卒中、心力衰竭等心血管疾病的風(fēng)險。我國房顫患者已高達2000萬，且患者人數(shù)將隨著社會老齡化進程而持續(xù)上升。由于房顫具有一定的隱匿性，其篩查對于病情的早期發(fā)現(xiàn)與治療具有重要意義，相關(guān)指南與共識已將65歲以上的老年群體列為重點篩查對象?；诿娌恳曨l的光電容積描記法（video-based photoplethysmography, VPPG）利用普通攝像頭采集面部視頻，通過檢測微弱的膚色變化來實現(xiàn)人體脈搏信號的非接觸式提取，為房顫篩查提供了一種低成本、使用便捷的新途徑，現(xiàn)已成為生物醫(yī)學(xué)工程及計算機視覺領(lǐng)域的一個前沿研究方向。

圖1. 視頻房顫篩查及信號級抗干擾模型

該研究工作旨在揭示面部膚色微小變化與房顫風(fēng)險的內(nèi)在聯(lián)系，將視頻生理信號檢測技術(shù)與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，研究基于面部視頻的房顫篩查新方法。針對脈搏信號的空間域分布特性以及時間域振動特性，采用時空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)基于視頻膚色變化的脈搏信號提取。在此基礎(chǔ)上，將脈搏節(jié)律規(guī)整度與時變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合研究房顫特征提取模型，建立視頻房顫篩查的新方法。

圖2. 視頻房顫篩查及特征級抗干擾模型

針對現(xiàn)實場景下開放式應(yīng)用中存在的頭部晃動、面部表情變化等運動干擾問題，從信號級和特征級兩個層面研究房顫抗干擾篩查模型?；诿}搏信號與運動干擾信號在相位空間中的差異特性，通過建立相位驅(qū)動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意力機制實現(xiàn)脈搏與干擾信號的深度分離。針對脈搏信號中殘留的非典型干擾信號特征，以同步采集的高質(zhì)量指尖脈搏信號為參考，通過建立特征交叉解耦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取視頻脈搏信號與指尖脈搏信號的共性節(jié)律特征，實現(xiàn)魯棒房顫特征的提取。

該研究的成果既可與攝像頭相結(jié)合提供專用的房顫檢測儀器，也可集成于手機、個人電腦以及居家監(jiān)控等各類設(shè)備中，以低成本、靈活多樣的方式實現(xiàn)房顫篩查。受試者可免去佩戴傳感器的不便及不適，在無需主動操作的情況下實現(xiàn)房顫的自動篩查，更適用于老年人群體。該研究的成果在養(yǎng)老機構(gòu)、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院等重點場合和重點人群的群體性篩查和機會性篩查上有著良好的應(yīng)用前景。

該研究得到安徽省科技重大專項的資助。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/document/9601210/；

https://ieeexplore.ieee.org/document/9942294/。

新聞鏈接：http://news.hfut.edu.cn/info/1011/54603.htm

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