生活の質が継続的に向上するにつれて、人々は自分の健康状態にますます注意を払うようになり、ヘルスケア製品の需要はますます高まり、ヘルスケア市場に大きなチャンスをもたらしています。特に、呼吸モニタリング アプリケーションは、高齢者介護や乳児介護の重要な機能要件の1つです。これらの人々は、健康状態を監視するために特に追加のケアを必要としているからです。
非接触呼吸検出装置は、長期間のモニタリングに適している。
現在、市場には心電図モニターやウェアラブルデバイスなど、さまざまな呼吸検出デバイスが存在します。しかし、これらのデバイスは通常、ワイヤと電極を接続する必要があり、または測定のためにデバイス自体を人体に接触させる必要があります。これらの検出装置は、使用者に負担、不快感、さらには危険をもたらす可能性があるため、長期間の監視には適していません。
非接触型または非侵襲型の呼吸検出装置は、呼吸数の長期検出や新生児の測定に適しています。 RGBカメラは低コストで広く入手可能であり、ワイヤレス ウェアラブル デバイスとは異なり、バッテリー寿命の問題がなく、未知のRFによる悪影響も受けないため、RGBカメラの使用は呼吸検出の実現可能なソリューションの1つです。
カメラによる呼吸検出は課題に直面
呼吸検出にRGBカメラを使用するのは便利ですが、このような呼吸検出デバイスには依然としていくつかの課題があります。たとえば、人体の呼吸の動きはそれほど変動しないため、呼吸の動きが検出されてもRGBカメラが数ピクセルのオフセットしか検出しないことがあります。コンピュータはそのような微妙な動きを簡単に検出できない可能性があります。さらに、人体のわずかな動きが呼吸のわずかな動きの振幅を圧倒する可能性があるため、最良の信号対雑音比を得るためには、測定対象の人体は、たとえば睡眠状態のように落ち着いて安定した状態に保たれなければなりません。さらに、背景の動きもノイズを発生させ、呼吸測定の精度に影響を与えます。
さらに、フレームが撮影される環境も呼吸検出の精度に影響します。たとえば、光量が不十分な環境にいる場合、カメラはより高いISO感度でフレームをキャプチャする必要があるため、信号ノイズが高くなります。また、被写体が無地や暗い色の服を着ている場合、カメラは明らかな呼吸の動きを捉えられない可能性があり、被写体が模様のある服や粗い質感の服を着ている場合は、より良い測定結果が得られます。
呼吸検出アルゴリズムにより検出精度が向上
上記の問題を改善するために、Arrow Electronicsは香港の現地研究所と協力して、NXP i.MX8M miniなどのエッジデバイス向けに特別に設計された呼吸検出用の人工知能 (AI) アルゴリズムを開発しました。呼吸検出APIは、IMX8MMEVK評価キットで開発されました。このアルゴリズムの主要コンポーネントは、オイラー運動拡大フィルターです。この時間的画像フィルターは、RGBカメラでキャプチャされたビデオ ストリーム内の微妙な動きを拡大します。フィルターを調整することで、微妙な呼吸の動きを拡大し、最良の呼吸数測定結果を得ることができます。次に、モーション拡大画像を元のフレームと比較してモーションの特徴を抽出し、スコアに変換します。次に、スコアを動的閾値と比較して呼吸カウントを実行します。
誤検出を防ぐために、アルゴリズムには、ビデオ ストリームの状態を検出して、カメラでキャプチャされたフレームが呼吸検出に使用できることを確認するためのメカニズムも含まれています。AI技術の助けを借りて、TensorFlow liteを使用してカメラのフレーム内の人体を検出し、検出された人体の輪郭を呼吸検出用に描画して、背景の他の動きを分離できるようにします。
呼吸検出アルゴリズムは、開発者がAPI機能をユーザー アプリケーションに適応させるためのシンプルで効果的なメカニズムを提供します。APIが初期化された後、ユーザー アプリケーションはカメラ フレームを呼吸検出APIにプッシュし、すべての画像処理と計算を実行します。イベントベースのレポート システムは、検出された呼吸数を定期的にレポートし、更新されたAPIステータスをフィードバックしてさらに分析します。
呼吸検出アルゴリズムの測定精度を評価するために、テストでは、カメラを正面と側面で異なる人物のポートレートに向けて検出し、同時にECGモニターで測定したデータを比較します。異なる秒数で検出した後、テスト結果では、異なる体型を測定するときに、アルゴリズムが1分あたりa ±1の呼吸差しか持たないことがわかりました。
現時点でのチップを使用した評価ボード
ハードウェアに関しては、基本的なアプリケーションの場合、IMX8M MiniまたはNanoをシステムのコアとして使用できます。完全なシステムには、追加のフラッシュ メモリ、DDR RAM、電源、およびイメージ センサーが必要です。I.MX8Mは、ワイヤレス通信やマルチメディア入出力機能などのシステム機能を拡張するためのさまざまなIPブロックも提供します。
評価ボードに推奨されるチップは現時点での選択です。具体的には、メインプロセッサにはNXPのMIMX8MNまたはMIMX8MMが推奨されます。使用されるイメージセンサーはON SemiconductorのMT9M114です。電源管理ICはNXPのPCA9450です。使用されるデジタル マイクは、STMicroのMP34DT05-AまたはGoertekのSD07OT261です。使用されるオーディオ コーデックは、AwinicのAW8896またはADIのADAU1361です。使用されるDDR4 RAMは、MicronのMT40A1G16またはISSIのIS43QR16256Bです。使用されるEMMCフラッシュ メモリは、MicronのMTFC2Gです。使用されるデュアルモードWi-Fi & Bluetoothチップセットは、InfineonのCWY43439、NXPの88W8987、またはMurata Type 1ZMデュアルモードWi-Fi & Bluetoothモジュールです。使用した水晶は村田製作所のXRCGB24Mです。使用されるHDMIトランスミッターはADIのADV7535です。使用されるUSB PD PHYは、NXPのPTN5110NHQZです。
結論
Arrow Electronicsは地元の研究所と協力して、I.MX8M Miniプラットフォーム上で低コストのRGBカメラを使用し、非接触型呼吸検出APIを開発したこの呼吸検出ソリューションを提供しています。その主要コンポーネントには、微妙な呼吸の動きを拡大できるオイラー運動拡大フィルターが含まれます。AIテクノロジーの助けを借りて、呼吸検出APIは、人間の呼吸検出などのヘルスケア アプリケーションに適した優れたパフォーマンスを提供します。呼吸検出API設計のシンプルさにより、アプリケーション開発者は呼吸検出機能をアプリケーションに簡単に導入し、呼吸検出デバイス製品を迅速に開発し、市場機会を獲得できるようになります。