Microsoft Research arbeitet daran, Kameras von Smartphones und Notebooks f\u00fcr die Messung bestimmter physiologische Parameter beim Menschen einzusetzen. Puls, Herzfrequenz und weitere Parameter eines Patienten \u00fcber die Kameras verf\u00fcgbarer Ger\u00e4te zu messen, k\u00f6nnte der Telemedizin einen Schub verschaffen.<\/p>\n
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Dass man ggf. den Puls mit Hilfe einer App und der Kamera eines Smartphones halbwegs ermitteln kann, habe ich schon vor einigen Jahren, als ich ein Android-B\u00fcchlein f\u00fcr die Zielgruppe 50+ geschrieben habe, gelernt. App installieren und aufrufen, Finger auf die Kamera legen und irgendwann zeigt die App einen Pulswert an. <\/p>\n
Allerdings ist es ein Unterschied, einen Wert zu bestimmen und einen stimmenden Wert zu ermitteln. Als ich einige Versuche mit solchen Apps gemacht habe, lie\u00df ich zur Pulsmessung ein Oberarm Blutdruckmessger\u00e4t mit einem Pr\u00fcfsiegel der deutschen Herzgesellschaft mitlaufen. Die Ger\u00e4te messen relativ genau. Dabei fiel auf, dass die Pulsmessungs-Apps in manchen F\u00e4llen sehr genau waren, in anderen F\u00e4llen ziemliche Sch\u00e4tzwerte lieferten. <\/p>\n
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(Quelle: Pexels\/Pixabay CC0 Lizenz) <\/p>\n
Es kam auf die App an, wie man den Finger auf die Kamera des Smartphones legte und wie oft man messen lie\u00df. Die Pulserfassung mittels Finger, Uhr und z\u00e4hlen ist einfacher und genauer, kann aber nicht von jedem durchgef\u00fchrt werden. Die obige Episode fiel mir ein, als ich auf diesen Beitrag<\/a> von MSPower-User stie\u00df, der neue Entwicklungen von Microsoft Research aufgreift. <\/p>\n Forscher haben sich in den letzten zehn Jahren auch damit befasst, wie die in vielen Ger\u00e4ten verf\u00fcgbaren Web- oder Smartphone-Kameras, in Kombination mit KI-Algorithmen als wirksame Gesundheitssensoren eingesetzt werden k\u00f6nnen. Dabei l\u00e4sst sich ein breites Feld beackern: Das beginnt mit der Auswertung der von einem K\u00f6rper oder einem K\u00f6rperteil aufgenommenen Fotos, um Ver\u00e4nderungen, die sich \u00fcber die Zeit ergeben, mittels KI zu analysieren und reicht bis zur Auswertung von R\u00f6ntgenaufnahmen f\u00fcr die Krebsdiagnose. Auch die Verwendung von Kameraaufnahmen zur Bestimmung vitaler K\u00f6rperparameter (Puls, Herzfrequenz \u00fcber die Zeit etc.) ist im Fokus der Forscher. Apple hat ja mit der Kardiofunktion seiner Apple Watch, die einen einkanaligen EKG-Monitor nachbilden kann, vor einiger Zeit f\u00fcr Furore gesorgt.<\/p>\n Ein Forscherteam von Microsoft Research, der University of Washington, und von OctoML haben gemeinsam einen videobasierten optischen Vitalparameter-Messansatz f\u00fcr verschiedene Kardiodaten entwickelt. Der Ansatz nutzt allt\u00e4gliche Kameratechnologie (wie Handy- und Webcams mobiler Ger\u00e4te) und ein neuartiges neuronales Netzwerk (Convolutional Attention Network, siehe auch Convolutional Neural Network<\/a>) namens MTTS-CAN, um kardiopulmonale Messungen (Herz-Lungen-Parameter wie Herz- und Atemfrequenz) in Echtzeit auf mobilen Plattformen mit entsprechender Genauigkeit zu erm\u00f6glichen. Der Ansatz wurde am 2. Dezember 2020 von Daniel McDuff<\/a> (Microsoft) und Xin Liu<\/a> , PhD student, University of Washington, im Artikel Utilizing consumer cameras for contact-free physiological measurement in telehealth and beyond<\/a> vorgestellt.<\/p>\n Der Artikel beschreibt den aktuellen Stand der Forschung auf diesem Gebiet, die eine robuste und skalierbare Messung der Physiologie von Probanden erm\u00f6glicht. Kameras an Alltagsger\u00e4ten k\u00f6nnen dazu verwendet werden, subtile Ver\u00e4nderungen des vom K\u00f6rper reflektierten Lichts zu erkennen, die durch physiologische Prozesse verursacht werden. Algorithmen des maschinellen Lernens werden dann verwendet, um die Kamerabilder zu verarbeiten und die zugrundeliegenden Puls- und Atmungssignale wiederherzustellen, die dann f\u00fcr das Monitoring der Gesundheit und des Wohlbefindens des Probanden verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Zum Hintergrund: Eine Smartphone-Kamera kann reflektiertes Licht einer Person erfassen. Die Ver\u00e4nderungen der Pixelintensit\u00e4ten im Laufe der Zeit k\u00f6nnen dazu verwendet werden, die diesen Ver\u00e4nderungen zugrunde liegenden Quellen (n\u00e4mlich Puls und Atmung einer Person) zu ermitteln. Mit Hilfe optischer Modelle, die auf unserem Wissen \u00fcber diese physiologischen Prozesse basieren, kann ein Video einer Person verarbeitet werden, um deren Pulsfrequenz, Atmung und sogar die Sauerstoffkonzentration im Blut zu bestimmen. <\/p>\nNeue Microsoft Research-Entwicklungen<\/h2>\n