Il team della Great Bay University ha presentato PhysMamba, un innovativo framework di intelligenza artificiale per la misurazione della frequenza cardiaca e dei segnali fisiologici correlati attraverso video faccialiQuesta importante innovazione nella fotopletismografia remota (rPPG) fornisce un metodo senza contatto per il monitoraggio della salute, che apre nuove opportunità per applicazioni mediche e di benessere immediate.
PhysMamba si distingue dalle precedenti metodologie rPPG che si basavano principalmente su reti neurali convoluzionali (CNN) e trasformatori. Questi approcci di misurazione tradizionali spesso trovavano difficile catturare con precisione le dipendenze temporali essenziali a lungo raggio cruciali per la misurazione della frequenza cardiaca, specialmente quando si trattava di sequenze video più lunghe. PhysMamba risolve queste barriere introducendo un blocco Temporal Difference Mamba (TD-Mamba) all’avanguardia insieme a un’architettura SlowFast a doppio flusso. In questo modo, il modello elabora efficacemente le caratteristiche temporali a breve e lungo raggio, aumentando così la sua accuratezza nel rilevare segnali fisiologici precisi. Puoi leggere il documento Qui.
Attraverso una serie di esperimenti dettagliati su set di dati di riferimento, tra cui PURE, UBFC-rPPG e MMPD, PhysMamba ha mostrato progressi impressionanti rispetto ai modelli attuali. Ciò ha portato a tassi di errore ridotti e a una maggiore accuratezza nella stima della frequenza cardiaca. Superando significativamente i tipici modelli CNN e Transformer, l’innovativo framework è stato particolarmente efficace in situazioni del mondo reale influenzate da variazioni di illuminazione e movimenti facciali.
Questa nuova versione di un modello di intelligenza artificiale, adottata dal CCBR 2024, è uno sviluppo cruciale nel monitoraggio fisiologico non invasivo. Il team di ricerca ha rilasciato il codice per PhysMamba su GitHub, garantendo opportunità di ulteriore ricerca e sviluppo in questo entusiasmante dominio della visione artificiale e della tecnologia sanitaria.
