Sistema de vídeo monitoriza signos vitales

El sistema se basa en algoritmos que combinan las señales de cambio del color de la piel de diferentes regiones de la cara que se han estudiado, para obtener un promedio ponderado, en el cual el aporte de cada variable depende de la intensidad de la luz incidente y la perfusión sanguínea en cada región.

Un algoritmo actúa para promediar las señales de cambios en el color de la piel de diferentes áreas de la cara; el otro algoritmo hace seguimiento de la nariz, los ojos, la boca y toda la cara del paciente. La combinación mejora la relación señal a ruido (SNR) de las valoraciones de los signos vitales, basadas en la cámara. Las ganancias de la SNR se traducen en una reducción del error en el cálculo de los signos vitales y así se amplía el alcance de la monitorización de los signos vitales basada en la cámara, hasta situaciones potencialmente difíciles. El estudio que describe el DistancePPG fue publicado en la edición de mayo de 2015 de la revista Biomedical Optics Express.

“Nuestro hallazgo clave fue que la intensidad de la señal de cambio del color de la piel es diferente para cada región de la cara, por lo cual desarrollamos un algoritmo para hallar el promedio ponderado”, dijo el autor principal, Mayank Kumar, estudiante de PhD en ingeniería eléctrica. “Mejoró la exactitud de los signos vitales calculados, lo cual amplía rápidamente el propósito, la viabilidad, el alcance y la utilidad de la monitorización de los signos vitales con base en una cámara”.

Los investigadores afirman que este sistema les permitirá a los médicos diagnosticar a los pacientes a distancia, lo cual es de especial interés para quienes se hallan en entornos de escasos recursos. También confían en que este software pronto encontrará su camino hasta los teléfonos inteligentes móviles, las tabletas y los computadores, de modo que la gente podrá medir de forma confiable sus propios signos vitales cuando y donde quiera.

Enlace relacionado:
Rice University