비디오 기반 비접촉 광용적 맥파(Photoplethysmography, PPG)는 비접촉 심박수 모니터링을 구현할 수 있습니다. 비접촉 PPG 신호 품질을 개선하고 비접촉 PPG 기술의 심박수 검출 정확도를 향상시키기 위해 적응형 관심 영역(Region of Interest, ROI) 방법이 제안되었습니다. 독립 벡터 분석을 사용하여 얼굴을 영역별로 처리한 후, 정규화 분할을 통해 신호 대 잡음비와 상관도가 가장 높은 작은 블록을 적응형 ROI로 선택하여 심박수를 획득합니다. 적응형 ROI의 가중 평균과 주파수 영역 처리를 통해 비접촉 PPG 신호를 얻습니다. 미리 선정된 ROI 방법과 비교할 때 이 방법은 머리 정지 상태에서 심박수 오차의 평균 및 표준 편차를 (4.72±6.46)회/분에서 (0.52±1.49)회/분으로 낮추었고, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 7.96회/분에서 1.50회/분으로 감소시켰으며, 평균 오차율을 9.45%에서 1.73%로 줄였습니다. 머리 움직임 상태에서는 오차가 (1.02±2.91)회/분, RMSE가 2.11회/분으로 오류가 50% 이상 줄어들었습니다. Bland-Altman 및 상관 분석을 사용하여 이 방법과 접촉式 PPG 기기로 얻은 심박수를 비교한 결과, 머리 정지 시 95% 신뢰 구간은 -2.44~3.48 회/분, 운동 시는 -2.76~4.79 회/분으로 계산되었습니다. 마지막으로 접촉式 PPG 신호의 파형과 비교하여 이 방법이 세부 사항이 완전한 PPG 신호를 얻었음을 증명하였습니다. 실험 결과 이 방법은 PPG 신호의 품질과 심박수 정확도를 크게 향상시켰습니다.

광용적 맥파; 비접촉 심박수; 적응형 관심 영역; 독립 벡터 분석; 정규화 분할; 신호 대 잡음비