МЕТОДЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ СЕРДЕЧНЫХ СОКРАЩЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВСТРАИВАЕМЫХ В СМАРТФОНЫ СЕНСОРОВ
Аннотация
Неинвазивный мониторинг является перспективной направлением в медицине для оп-
ределения биометрических показателей. Целью предлагаемого исследования являет обзор
современных неинвазивных методов определения биометрического показателя, такого как
частота сердечных сокращений. Рассмотрены проблемные вопросы имеющихся решений,
связанные с методами проведения расчетов и методиками проведения испытаний. В на-
стоящее время смартфон является неотъемлемой частью жизни любого человека. С по-
мощью этих устройств пользователи могут выполнять практически любые действия, не
выходя из дома, например, делать покупки, смотреть фильмы и развлекаться, что делает
их жизнь гораздо проще, удобнее и эффективнее. Кроме того, современные смартфоны
имеют широкие возможности в сфере телекоммуникаций, позволяя группам людей часто
общаться в режиме реального времени. В связи с пандемией COVID-19 актуальной стала
необходимость мониторинга состояния здоровья, а также постоянного контроля биоме-
дицинских показателей сотрудников, которые находятся на рабочем месте. Одним из
важнейших показателей является частота сердечных сокращений, анализ этого показа-
теля позволяет характеризовать работу важнейшей сердечно-сосудистой системы.
В настоящем обзоре рассматриваются методики контроля частоты сердечных сокраще-
ний на основе методов, которые могут быть использованы на базе смартфонов, с исполь-
зованием датчиков, которыми оснащаются все современные смартфоны. Основным под-
ходом, который может быть применен в смартфонах для определения частоты сердеч-
ных сокращений является использование источника света и светочувствительного уст-
ройства, которое принимает свет, проходящий через капилляры, чаще всего пальца, чело-
века у которого измеряется частота сердечных сокращений. Отличие подходов заключа-
ется в аппаратной части – какой источник света используется и что используется в каче-
стве приемника отраженного света. В качестве источника света может использоваться
светодиод, в смартфонах это мощные светодиоды, которые используются в фотовспыш-
ке, в качестве приемника либо фотодиод, либо видеокамера. В части обработки получае-
мого сигнал существует несколько подходов в настоящем обзоре они рассмотрены.
Литература
health as an important factor of economic security], Vestnik Altayskoy akademii
ekonomiki i prava [Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law], 2018, No. 5,
pp. 142-145.
2. Vliyanie zdorov'ya na ekonomicheskoe razvitie [The influence of health on economic development],
Kiberleninka [Cyberleninka]. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ vliyaniezdorovya-
na-ekonomicheskoe-razvitie (accessed 10 October 2021).
3. Pelegris P., Banitsas K., Orbach T., Marias K. A novel method to detect Heart Beat Rate using
a mobile phone, 2010 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine
and Biology. Buenos Ayres: IEEE, 2010, pp. 5488-5491.
4. Antoniou P.; Nestoros M.; Polycarpou A.C. Calculation of Heartbeat Rate and SpO2 Parameters
Using a Smartphone Camera: Analysis and Testing, Sensors, 2023, 23, 737. Available at:
https://doi.org/10.3390/s23020737.
5. Moïse N. Sydney, Flanders Wyatt H., Pariaut Romain. Beat-to-Beat Patterning of Sinus
Rhythm Reveals Non-linear Rhythm in the Dog Compared to the Human, Frontiers in Physiology,
2020, Vol. 10. DOI: 10.3389/fphys.2019.01548. – ISSN=1664-042X.
6. Low-cost portable heart rate monitoring based on photoplethysmography and decision tree,
AIP Publishing. Available at: https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/1.4958522 (accessed 10
October 2021).
7. Sun Biao & Zhang Zhilin. Photoplethysmography-Based Heart Rate Monitoring Using Asymmetric
Least Squares Spectrum Subtraction and Bayesian Decision Theory, IEEE Sensors
Journal, 2015, 15, 1-1, 10.1109/JSEN.2015.2473697.
8. Zhang Zhilin. Photoplethysmography-Based Heart Rate Monitoring in Physical Activities via
Joint Sparse Spectrum Reconstruction, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015,
62, pp. 1902-1910. 10.1109/TBME.2015.2406332.
9. Riaz Mubarak. Design and Fabrication of Arduino Based Heart Rate Monitoring System Using
Reflectance Photoplethysmography Mubarak Riaz., 2019.
10. Measuring Vital Signs Using Smart Phones, Digital Library. Available at:
https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc33139/m2/1/high_res_d/thesis.pdf (accessed
10 November 2021).
11. Sowmya G. IOT Based Health Monitoring System, International Journal for Research in Applied
Science and Engineering Technology, 2021, 9, pp. 1176-1178. 10.22214/ijraset.2021.37363.
12. Baskar Thyla & Bhuvanesh G. & Jacob A. & Abishek M. Smart Stretcher for Measuring Vital
Signs of Unconscious Persons, ECS Transactions, 2022, 107, pp. 533-541.
10.1149/10701.0533ecst.
13. Extracting heart rate and respiration rate using a cell phone camera, Dreuarchive. Available at:
https://www.dreuarchive.cra.org/2013/Jimenez/documents/EXTRACTING%20HEART%20R
ATE%20AND%20RESPIRATION%20RATE%20USING%20A%20CELL%20PHONE%20
CAMERA.pdf (accessed 10 November 2021).
14. Kshirsagar Shruti & Chhajed Gyankamal. Heart Rate, Respiration Rate and Oxygen Saturation
Level Monitoring from Video Recording by Smart phone camera, 2021, 2884.
15. Van den Broek, Naomi & Van Meulen, Fokke & Ross M. & Cerny A. & Anderer P. & Gilst M.
& Pillen S. & Overeem Sebastiaan & Fonseca Pedro. Automated sleep staging in people with
intellectual disabilities using heart rate and respiration variability, Journal of Intellectual Disability
Research, 2023. 10.1111/jir.13060.
16. Xu C., Yang Y., Gao W. Skin-Interfaced Sensors in Digital Medicine: from Materials to Applications,
Matter., 2020, No. 2, pp. 1414-1445.
17. Wang X. & Liu Yangchengyi & Cheng Huanyu & Ouyang Xiaoping. Surface Wettability for
Skin‐Interfaced Sensors and Devices, Advanced Functional Materials, 2022, 32.
10.1002/adfm.202200260.
18. Min Jihong & Tu Jiaobing & Xu Changhao & Lukas Heather & Shin Soyoung & Yang Yiran
& Solomon Samuel & Mukasa Daniel & Gao Wei. Skin-Interfaced Wearable Sweat Sensors
for Precision Medicine, Chemical Reviews, 2023, 123. 10.1021/acs.chemrev.2c00823.
19. Yangzhi Zhu & Li Jinghang & Kim Jinjoo & Li Shaopei & Zhao Yichao & Bahari Jamal &
Eliahoo Payam & Li Guanghui & Kawakita Satoru & Haghniaz Reihaneh & Gao Xiaoxiang
& Falcone Natashya & Ermis Menekse & Kang Heemin & Liu Hao & Kim Hanjun & Tabish
Tanveer & Yu Haidong & Li Bingbing & Khademhosseini Ali. Skin-interfaced electronics:
A promising and intelligent paradigm for personalized healthcare, Biomaterials, 2023, 296,
122075. 10.1016/j.biomaterials.2023.122075.
20. Liu Claire & Kim Jin-Tae & Yang,Da & Cho Donghwi & Yoo Seonggwang & Madhvapathy
Surabhi & Jeong Hyoyoung & Yang Tianyu & Luan Haiwen & Avila Raudel & Park Jihun &
Wu Yunyun & Bryant Kennedy & Cho Min & Lee JiYong & Kwak Jay & Ryu WonHyoung &
Huang Yonggang & Nuzzo Ralph & Rogers John. Multifunctional Materials Strategies for Enhanced
Safety of Wireless, Skin‐Interfaced Bioelectronic Devices, Advanced Functional Materials,
2023. 10.1002/adfm.202302256.
21. Pantelopoulos A., Bourbakis N. A Survey on Wearable Biosensor Systems for Health Monitoring,
30th Annual International IEEE EMBS Conference. Columbia: IEEE, 2008, pp. 4887-4890.
22. Mengelkoch L., Martin D., Lawlew J. A review of the principles of pulse oximetry and accuracy
of pulse oximeter estimates during exercise, Physical Therapy, 1994, No. 74, pp. 40-49.
23. Kanwa A., Sharma C., Deb S. Determination of SpO2 and Heart-rate using Smartphone Camera,
Proceedings of the 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Energy
and Communication (CIEC), 2014, pp. 40-49.
24. Development and Validation of a Smartphone Heart Rate Acquisition Application for Health Promotion
and Wellness Telehealth Applications, Semantics Scholar. Available at:
https://www.semanticscholar.org/paper/Development-and-Validation-of-a-Smartphone-Heart-
Gregoski-Mueller/6e5cfb91e1bbab624a47238cf3c1475ae1c08014 (accessed 06 November 2021).
25. Wijaya N., Fauzi F., Helmy E., Nguyen P., Atmoko R. The Design of Heart Rate Detector and
Body Temperature Measurement Device Using ATMega16, Journal of Robotics and Control
(JRC), 2020, No. 2, pp. 40-43.
