Веб-фотоплетизмография: возможности и перспективы

Настоящий литературный обзор посвящен возможностям применения в клинической практике новой модификации фотоплетизмографии – ее веб-версии. Использование современных инновационных методик в форме фото/видеофиксации кожного покрова человека позволяет проводить бесконтактную и удаленную оценку основных физиологических показателей состояния его здоровья. Особое значение данный подход приобретает в условиях дефицита медицинских работников, территориальной разобщенности врача и пациента, ограничениях в посещении лечебных учреждений при возникновении эпидемий/пандемий инфекционных заболеваний и способствует развитию и внедрению телемедицинских технологий в повседневную работу медицинских специалистов. В статье рассмотрены возможности применения веб-фотоплетизмографии для оценки микроциркуляции (веб-капилляроскопия), сердечного ритма и других показателей (частота дыхания, частота пульса, сатурация, температура тела и т. д.). Веб-фотоплетизмография является чувствительным, простым и эффективным методом регистрации жизненно важных функций организма. Уже доказаны его эффективность для использования в качестве перспективного скринингового метода выявления нарушений ритма и возможность измерения артериального давления. Описано потенциальное применение не только видео-, но и фотоматериалов, например, для выявления сердечно-сосудистых заболеваний. Не менее перспективной является возможность применения метода в совокупности с теплометрией. Учитывая широкое распространение и доступность различных девайсов, необходимо дальнейшее изучение возможностей применения веб-камер и мобильных устройств в медицинской практике. Особый интерес представляет разработка и внедрение в рутинную практику медицинских изделий, позволяющих проводить удаленную неинвазивную раннюю диагностику хронических неинфекционных заболеваний.

1. Rong Y, Theofanopoulos PC, Trichopoulos GC, Bliss DW. A new principle of pulse detection based on terahertz wave plethysmography. Sci Rep. 2022;15;12(1):6347. Doi: 10.1038/ s41598-022-09801-w.

2. Волков И.Ю., Сагайдачный А.А., Фомин А.В. Фотоплетизмографическая визуализация гемодинамики и двухмерная оксиметрия // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. – 2022. – Т. 22, № 1. – С. 15–45.

3. Yan Y, Ma X, Yao L, Ouyang J. Noncontact measurement of heart rate using facial video illuminated under natural light and signal weighted analysis. Biomed Mater Eng. 2015; 26(1):903-909. Doi: 10.3233/BME-151383.

4. Qiao D, He T, Hu B, Li Y. Non-contact physiological signal detection using continuous wave Doppler radar. Biomed Mater Eng. 2014;24(1):993-1000. Doi: 10.3233/BME-130896.

5. Hertzman AB. The blood supply of various skin areas as estimated by the photoelectric plethysmograph. Am J Physiol. 1938;124(2):328-340. Doi: 10.1152/ajplegacy.1938. 124.2.328.

6. Poh MZ, McDuff DJ, Picard RW. Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation. Optics Express. 2010;18(10):1076210774. Doi: 10.1364/OE.18.010762.

7. Scully CG, Lee J, Meyer J, Gorbach AM, Granquist-Fraser D, Mendelson Y, Chon KH. Physiological parameter monitoring from Optical Recordings with a Mobile Phone. IEEE Trans Biomed Eng. 2012;59(2):303-306. Doi: 10.1109/ TBME.2011.2163157.

8. Sommermeyer D, Zou D, Ficker JH, Randerath W, Fischer C, Penzel T, Sanner B, Hedner J, Grote L. Detection of cardiovascular risk from a photoplethysmographic signal using a matching pursuit algorithm. Med Biol Eng Comput. 2016;54(7):1111-1121. Doi: 10.1007/s11517-015-1410-8.

9. Peltokangas M, Vehkaoja A, Huotari M, Verho J, Mattila VM, Röning J, Romsi P, Lekkala J, Oksala N. Combining finger and toe photoplethysmograms for the detection of atherosclerosis. Physiol Meas. 2017;38(2):139-154. Doi: 10.1088/ 1361-6579/aa4eb0.

10. Bousefsaf F, Maaoui C, Pruski A. Peripheral vasomotor activity assessment using a continuous wavelet analysis on webcam photoplethysmographic signals. Biomed Mater Eng. 2016;27(5):527-538. Doi: 10.3233/BME-161606.

11. Martini R, Bagno A. The wavelet analysis for the assessment of microvascular function with laser Doppler fluxmetry over the last 20 years. Looking for hidden information. Clin Hemorheol Microcirc. 2018;70(2):213-229. Doi: 10. 3233/CH-189903.

12. Gurov IP, Volkov MV, Margaryants NB, Potemkin AV. Method of bringing locally varying images into coincidence in video capillaroscopy. J Optical Technol. 2019;86(12):774780. Doi: 10.1364/jot.86.000774.

13. Федорович А.А., Драпкина О.М. Веб-капилляроскопия – новый метод неинвазивного исследования микроциркуляторного кровотока в коже человека // Профилактическая медицина. – 2020. – Т. 23, № 4. – С. 115–118.

14. Анализ особенностей микроциркуляторного кровотока кожи лба и пальца человека / Красников Г.В., Красникова И.В., Тюрина М.Й., Пискунова Г.М. // Смоленский медицинский альманах. – 2018. – № 4. – С. 162–164.

15. Анисимова А.В., Крупаткин А.И., Сидоров В.В. и др. Лазерная допплеровская флоуметрия в оценке состояния микроциркуляции у пациентов с острой и хронической цереброваскулярной недостаточностью // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. – 2014. – Т. 13, № 3. – С. 31–37.

16. De Ridder B, Van Rompaey B, Kampen J et al. Smartphone apps using photoplethysmography for heart rate monitoring: Meta-analysis. JMIR Cardiol. 2018;2(1):e4. Doi: 10.2196/cardio.8802.

17. Yan BP, Lai WHS, Chan CKY, Chan SCH, Chan L-H, Lam K-M, Lau H-W, Ng. C-M, Tai L-Y, Yip K-W, To OTL, Freedman B, Poh YC, Poh M-Z. Contact-free screening of atrial fibrillation by a smartphone using facial pulsatile photoplethysmographic signals. J Am Heart Assoc. 2018;7(8):e008585. Doi: 10.1161/JAHA.118.008585.

18. Kublanov V, Purtov K, Belkov D. Remote Photoplethysmography for the Neuro-electrostimulation Procedures Monitoring. Sci Technol Publications. 2017;4:307-314. Doi: 10.5220/0006176003070314.

19. Yan BP, Lai WHS, Chan CKY et al. High-throughput, contact-free detection of atrial fibrillation from video with deep learning. JAMA Cardiol. 2020;5(1):105-107. Doi: 10.1001/ jamacardio.2019.4004.

20. Varma N, Cygankiewicz I, Turakhia M, Heidbuchel H, Hu Y, Chen LY, Couderc JP, Cronin EM, Estep JD, Grieten L, Lane DA, Mehra R, Page A, Passman R, Piccini J, Piotrowicz E, Piotrowicz R, Platonov PG, Ribeiro AL, Rich RE, Russo AM, Slotwiner D, Steinberg JS, Svennberg E. 2021 ISHNE/HRS/EHRA/APHRS collaborative statement on mHealth in arrhyth-mia management: digital medical tools for heart rhythm professionals. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2021;26(2):e12795. Doi: 10.1111/anec.12795.

21. Федорович А.А., Горшков А.Ю., Драпкина О.М. Современные возможности неинвазивного исследования и дистанционного мониторинга капиллярного кровотока в коже человека // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. – 2020. – Т. 19, № 4. – С. 87–91.

22. Luo H, Yang D, Barszczyk A et al. Smartphone-dases blood pressure measurement using transdermal optical imaging technology. Circ Cardiovasc Imaging. 2019;12:e008857. Doi: 10.1161/CIRCIMAGING.119.008857.

23. Schoettker P, Degott J, Hofmann G, Proença M, Bonnier G, Lemkaddem A, Lemay M, Schorer R, Christen U, Knebel JF, Wuerzner A, Burnier M, Wuerzner G. Blood pressure measurements with the OptiBP smartphone app validated against reference auscultatory measurements. Sci Rep. 2020; 10(1):17827. Doi: 10.1038/s41598-020-74955-4.

24. Iuchi K, Miyazaki R, Cardoso GC, Ogawa-Ochiai K, Tsumura N. Blood pressure estimation by spatial pulse-wave dynamics in a facial video. Biomed Opt Express. 2022; 25;13(11):6035-6047. Doi: 10.1364/BOE.473166.

25. Yu SG, Kim SE, Kim NH, Suh KH, Lee EC. Pulse Rate Variability Analysis Using Remote Photoplethysmography Signals. Sensors (Basel). 2021;21(18):6241. Doi: 10.3390/ s21186241.

26. Kopeliovich MV, Petrushan MV. Optimal Facial Areas for Webcam-Based Photoplethysmography. Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2016;26(1):150-154. Doi: 10.1134/ S1054661816010120.

27. Lin S, Li Z, Fu B, Chen S, Li X, Wang Y et al. Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. Eur Heart J. 2020;41(46):4400-4411. Doi: 10.1093/eurheartj/ehaa640.

28. Elgendi M, Fletcher R, Norton I, Brearley M, Abbott D, Lovell NH, Schuurmans D. On Time Domain Analysis of Photoplethysmogram Signals for Monitoring Heat Stress. Sensors (Basel). 2015;15(10):24716-24734. Doi: 10.3390/ s151024716.

29. Знаменская И.А., Коротеева E.Ю, Хахалин А.В. и др. Термографическая визуализация и анализ изображений динамических процессов в области лица // Вестн. Моск. университета. Серия 3. Физика. Астрономия. – 2017. – № 6. – C. 88–93. [Znamenskaya IA, Koroteyeva EY, Khakhalin AV, Shishakov VV, Isaichev SA, Chernorizov AM. Infrared thermography and image analysis of dynamic processes around the facial area. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 3. Fizika. Astronomiya. 2017(6):88-93. (In Russ.)].

30. Морозов А.М., Жуков С.В., Сороковикова Т.В. и др. Медицинское тепловидение: возможности и перспективы метода // Мед. совет. – 2022. – Т. 16, № 6. – C. 256–263.

31. Al-Khalidi FQ, Al-Kananee SH, Hussain SAA. Monitoring the breathing rate in the human thermal image based on detecting the region of interest. JATIT. 2021;99(8):1753-1760.

32. Elphick HE, Alkali AH, Kingshott RK, Burke D, Saatchi R. Exploratory Study to Evaluate Respiratory Rate Using a Thermal Imaging Camera. Respiration. 2019;97(3):205-212. Doi: 10.1159/000490546.