Binah.AIソフトウェア開発キット（SDK）

導入

Binah.AIソフトウェア開発キット（SDK）はモバイルデバイスのカメラを使用して人のphotoplethysmography（PPG）を測定し、heart rate、呼吸数、酸素飽和度、heart rate変動（HRV）を抽出し、stress indexを測定するツールを供給します。信号は人の顔のビデオストリームから遠隔で抽出されるか（rPPG方法を使用して）、人の指のビデオフィードから（PPG方法を使用して）抽出されます。

• HRVは心拍数間隔変動の統計的モデリングを利用して計算されます。
• SDKはビデオストリームのデバイスカメラをコントロールし、測定計算を実施します。

背景

光電式容積脈波記録法は心臓周期期間の血液量の変動により肌の視覚的吸収変動を検出します[1]。PPGに基づくデバイスには二つのカテゴリーがあります: 接触ベースと遠隔です。本書においてはそれぞれをPPGとrPPGと呼びます。

心拍数は心臓周期のせいで、軽い強度変動から測定されます[2]。局所の軽い強度のピークはたちまちheart rateとRR間隔を獲得します。変動は心臓血管系が突然の恒常性への身体的・生理的困難に対して調整する方法を示します。これらの変動の測定はHRVと呼ばれており、統計データの収集に対応しています[3]。計算されたパラメーターは交感神経系（SNS）および副交感神経系（PNS）活動の状況に関連します。SNSおよびPNSは個人のストレスレベルの指標であり、ストレス指標の推定を可能にしています。

呼吸活動はPPG信号を調節します[4]。呼吸率を測定するためにゆっくり変化する調整が使用されています。

酸素飽和度（SpO2）は異なる波長での酸化ヘモグロビン（HbO2）と脱酸素化ヘモグロビン（Hb）の光吸収差異から測定されています[5]。SDKでは、様々なカメラの色彩を使ってこの計算を実施します。

APIは2レベルから構成されています:

• ビデオカメラデータプロセッサー
• フレームレンダリング

メッセージ処理のプロトコルは、（全ての測定計算を担っている）数学エンジンとホスティングアプリケーション間のデータ交換を担っています。

数学エンジンはさまざまなパラメーターを計算するアルゴリズムのコレクションです。メッセージ処理のプロトコルはheart rate、酸素飽和度、呼吸数、heart rate変動、stress indexを標準的なテクニックによって移転するのに使用されます。

Binah.aiはSDKを使用してサンプルiOSとAndroidアプリケーションを作成しました。アプリの目的は新たなAndroidベースまたはiOSベースのアプリケーションの開発プロセスを緩和させることです。

アプリケーションコードはSwiftおよびKotlinで書かれており、基本的な計算はC++で書かれています。

References

1. W. Verkruysse, L. O. Svaasand, and J. S. Nelson, ”Remote plethysmographic imaging using ambient light”, Opt. Express 16(26), pp. 21434-21445 (2008); G. de Haan, and V. Jeanne, IEEE Trans. Biomed. Eng. 60, 2878-2886 (2013).
2. D. McDuff, S. Gontarek, R. W. Picard, “Remote detection of photoplethysmographic systolic and diastolic peaks using a digital camera”, IEEE Trans. Biomed. Eng. 61, 2948–2954 (2014).
3. F. Shaffer, J. P. Ginsberg , “An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms”, Frontiers in Public Health 5, 258 (2017).
4. W. Karlen, S. Raman, J. Mark Ansermino, and G. A. Dumont, “Multiparameter Respiratory Rate Estimation From the Photoplethysmogram”, IEEE Trans. Biomed. Eng. 60, 1946-1953 (2013).
5. L. Kong, Y. Zhao, L. Dong, Y. Jian, X. Jin, B. Li, Y. Feng, M. Liu, X. Liu, and H. Wu, “Non-contact detection of oxygen saturation based on visible light imaging device using ambient light”, Optics Express, 21, 17464-17471 (2013)

• Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Photoplethysmogram#Remote_photoplethysmography