Estimação de frequência cardíaca e saturação de oxigênio a partir de segmentos de vídeo usando técnicas de processamento de imagem

Abstract

O cenário pandêmico da Covid-19, vivenciado em períodos próximos à escrita deste do cumento, evidenciou a necessidade de realizar determinadas tarefas de forma remota em ocasiões específicas. Além disso, a busca por métodos não-invasivos e sem contato físico com pacientes é bastante promissora no mundo contemporâneo, pois permite uma análise mais prolongada e profunda sem causar desconforto ao paciente. Fundamentado nessas duas realidades, este trabalho apresenta uma proposta da detecção da frequência cardíaca e da saturação de oxigênio utilizando segmentos de vídeo e programação em Python. As imagens utilizadas para comprovar a eficácia do sistema proposto e para ajuste do mesmo foram obtidas através das câmeras do celular Samsung Galaxy 30s e POCO X4 Pro 5G, e por meio do vídeo disponibilizado por Wu et al. e foram processadas em um computador com processador I7 da sétima geração. O projeto se divide em três etapas, sendo elas: detecção facial e rastreamento dos pontos desejados, tratamento dos quadros de vídeo e cálculo dos parâmetros desejados. Os resultados foram eficientes, apresentando robustez a diferentes tipos de iluminação e taxas de transmissão, porém com limitações quanto a mudanças de usuários e variações bruscas de luz.