Willkommen in einer pulsierenden Welt

Herzlich willkommen auf unserer Projektseite. Auf dieser Homepage erhalten Sie Informationen rund um die videobasierte Pulsmessung.

Kurzbeschreibung

Deutsch
Eine medizinische Untersuchung hat auf viele Menschen unmittelbare, stressbedingte Auswirkungen auf deren Vitalwerte wie den Puls, was bei einer direkten Pulsmessung zu fehlerhaften Ergebnissen führen kann. Eine indirekte, kontaktlose Pulsmessung vermeidet diese Fehlerquellen und könnte sowohl im Forschungsbereich (Blindstudien) wie auch im medizinischen Alltag sinnvoll eingesetzt werden. Ziel ist es daher, einen Algorithmus zu entwickeln, der den Puls einer Person kontaktlos aus einem Videostream, der das Gesicht der Person kontinuierlich erfasst, ermittelt. Die rückwirkungslose Messung soll Störeinflüsse wie Nervosität, Stress und Bewegungsartefakte in der Pulsmessung reduzieren und ermöglicht den unbemerkten Einsatz, wie dies etwa in psychologischen Blindstudien sinnvoll sein kann.

Englisch
A medical examination have direct, stress-related effects on the vital signs such as the heart frequency for many people, which may result in direct pulse measurement in erroneous results. An indirect and contactless pulse measurement avoids these error sources and could be used in research area, e.g. psychological blind studies, as well as in everyday medical life sensibly. The aim of our project is therefore to develop an algorithm that can measure the heart frequency of a person contactless in a video stream and continuously captures the face of the person that has been detected. The non-reactive measurement is intended to detect disturbing influences such as nervousness, stress and movement artifacts in pulse measurement and enables unnoticed use.



Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße.


Dieses Projekt wird gemeinsam mit der FH Kärnten durchgeführt.

Detaillierte Beschreibung des Systems

Hier haben Sie die Möglichkeit einen Blick in die Welt der videobasierten Pulsmessung zu werfen. Unter anderem werden folgende Fragen beantwortet:
- WIE funktioniert die videobasierte Pulsmessung?
- WAS braucht man für die videobasierte Pulsmessung?
- WARUM funktioniert die videobasierte Pulsmessung?


trending_up Systemstruktur

Systemstruktur

Unser Projekt besteht grundsätzlich aus 3 großen Bereichen:
- Videoerfassung bzw. Videoverarbeitung
- Signalverarbeitung
- Grafische Benutzeroberfläche (GUI)

Für die Videoerfassung wird eine Webcam benötigt. Die Videoverarbeitung gliedert sich in die Gesichtserkennung, Regionseingrenzung sowie die eigentliche Pulsmessung in MATLAB. Die Gesichtserkennung erfolgt mit der Viola-Jones-Methode, einem mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und dem KLT-Algorithmus. Die Signalverarbeitung und die Grafische Benutzeroberfläche gliedern sich in Filterung des Signals und die Ermittlung der Pulsfrequenz aus der Pulskurve durch die Fast-Fourier-Transformation (FFT) bzw. die Erstellung einer GUI, die Darstellung der Pulskurve und der relevanten Größen (Pulsfrequenz) und diverse Einstellungen, die noch festgelegt werden.

trending_up Extraktion der Pulskurve aus Videodaten

Ermittlung der Pulskurve

Um überhaupt Videodaten zu erhalten wird eine Kamera zur Videoerfassung benötigt. Die Videodaten werden dann in Matlab verarbeitet. Als Erstes wird eine vorgefertigte Gesichtserkennung eingerichtet, die das Gesicht schnell erkennen soll. Da die Messung der Pulsfrequenz über dem ganzen Gesicht nur eingeschränkt funktionieren würde, wird die Region mittels einer selbst entwickelten Funktion auf die Stirn eingegrenzt. In dieser Region wird dann durch Ermittlung des Grünkanalwertes die Pulsfrequenz gemessen.

trending_up Automatisierte Analyse der Pulskurve

Analyse der Pulskurve

Die aus den Videodaten ermittelte Pulskurve wird nun mit Methoden der digitalen Signalverarbeitung weiterverarbeitet. Im Zuge der Verarbeitung wird das Signal interpoliert, gefiltert und mittels einer FFT (Fast Fourier Transformation) analysiert. Die Pulskurve und die ermittelte Pulsfrequenz sowie der Videostream werden dann in einer grafischen Benutzeroberfläche dargestellt.

Teammitglieder

Pulse. For. Life.

Stefano Cristoforetti

Extraktion der Pulskurve aus Videodaten

email: stefano.cristoforetti@htl-klu.at

Mara Wuggenig

Automatisierte Analyse der Pulskurve

email: mara.wuggenig@htl-klu.at

DI Dr. Pierre Elbischger

Projektbetreuer

email: pierre.elbischger@htl-klu.at