血圧の評価とモニタリングのための予測リモート光電脈波記録アルゴリズム

これは前向きの実現可能性研究です。背景文献では、プレチスモグラフィー (PPG) 信号を使用して、予測モデルの作成とトレーニングを通じて血圧を推定できることが示されています。 人工ニューラル ネットワークをトレーニングして連続 PPG 波形の主要な特徴を調べて抽出することにより、これらの特徴と血圧の間の相関関係を研究できます。

デジタルヘルスおよび AI 企業である Nervotec は、rPPG テクノロジーを使用して rPPG 波形の収集を可能にし、心拍数 (HR)、心拍数変動 (HRV)、呼吸数 (RR)、および血中酸素飽和度の測定を可能にしました ( SpO2) レベルを信号処理技術により測定します。 彼らは、個人の顔をスキャンするためにスマートフォンのカメラを使用するモバイル アプリケーションに rPPG テクノロジーを組み込みました。 ただし、血圧に関してはまだ確立されていません。 私たちは、rPPG を通じて血圧測定値を取得する実現可能性と精度を評価するための前向き研究を実施することを目的としています。

仮説: リモート光電容積脈波記録法は血圧の測定に使用でき、このアルゴリズムはカスタマイズされたスマートフォン ベースのアプリケーションに開発できます。