Sliding Analysis of Remote Photoplethismography Signal Outliers Duration for Heart Rate Estimation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A method for studying the heart rate variability is proposed based on the analysis of the dynamics of instantaneous periods of the pulse wave measured by remote photoplethysmography. Logically related stages of evaluation directly from measured data of quadrature components and outliers durations of biomedical signals above threshold levels are analyzed. Modern methods of intellectual analysis of nonstationary time series are used to obtain implementations of a family of adaptive estimates of periods and instantaneous frequencies of the fundamental heartbeat tone.

About the authors

L. V. Labunets

Bauman Moscow State Technical University (National Research University); Russian New University

Email: labunets@bmstu.ru
2-ya Baumanskaya Str., 5, Moscow, 105005 Russian Federation; Radio Str., 22, 105005 Russian Federation

M. Y. Ryakhina

Bauman Moscow State Technical University (National Research University)

2-ya Baumanskaya Str., 5, Moscow, 105005 Russian Federation

References

  1. Akishin A.D., Nikolaev A.P., Pisareva A.V. // J. Phys.: Conf.Ser. 2021. V. 2096. № 1. P. 012187.
  2. Омпоков В.Д. Частотно-временной анализ пульсовых сигналов с помощью преобразования Гильберта-Хуанга // Дисс. … канд. физ.-мат. наук. Улан-Уде: Ин-т физ. материаловедения СО РАН, 2019. 106 с.
  3. Анищенко Л.Н., Лобанова В.С., Давыдова И.А. и др. // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 5. С. 47.
  4. Баранов А.А., Намазова-Баранова Л.С., Смирнов И.В. и др. // Вестн. РАМН. 2016. Т. 71. № 2. С. 160.
  5. Pandey S. C. // 2016 Int.Сonf. on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System. Paralakhemundi. 03–05 Oct. N.Y.: IEEE, 2016. P. 972.
  6. Greenes R.A. Clinical Decision Support. The Road to Broad Adoption. 2nd Edition. Amsterdam, Boston: Elsevier Academic Press, 2014.
  7. Borzov A., Kasikin A., Labunets L., Ryakhina M. // Proc. II nd Scientific and Practical Conf. «Information Technologies and Intelligent Decision-Making Systems» (ITIDMS-II- 2021) Moscow. 20Jan./Eds. by A. S. Kryukovsky, A. A. Gibadullin. Aachen: CEUR Workshop Proc, 2021. V. 2843. P. 034. http://ceur-ws.org/Vol-2843.
  8. Лабунец Л.В., Борзов А.Б., Макарова Н.Ю. // РЭ. 2022. Т. 67. № 2. С. 185.
  9. Лабунец Л.В., Ряхина М.Ю. // Медицинская техника. 2023. № 4. С. 25.
  10. Лабунец Л.В., Ряхина М.Ю. // РЭ. 2024. Т. 69. № 4. С. 385.
  11. Wang W., den Brinker A.C., Stuijk S., de Haan G. // IEEE Trans. 2016. V. BE-64. № 7. Р. 1479.
  12. Unakafov A.M. // Biomedical Physics & Engineering Express. 2018. № 4. Р. 045001.
  13. Hoffman W.F.C., Lakens D. Public Benchmark Dataset for Testing rPPG Algorithm Performance. Delft: 4TU.Centre for Research Data.
  14. Harris F.J. // Proc. IEEE. 1978. V. 66. № 1. P. 51.
  15. Thomson D.J. // Proce.IEEE. 1982. V. 70. № 9. P. 1055.
  16. Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. L.: Chapman and Hall/CRC. 2001.
  17. Forsythe G.E., Malcolm M.A., Moler C.B. Computer Methods for Mathematical Computations // Englewood Cliffs: Prentice-Hall. 1977.
  18. Fritsch F.N., Carlson R.E. // SIAM J. Numerical Analysis. 1980. V. 17. P. 238.
  19. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Справочное издание/ Под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика. 1985.
  20. Scott D.W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. N.Y.: John Wiley&Sons Inc. 1992.
  21. Labunets L.V., Ryakhina M.Yu. // Proc. 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT) Yekaterinburg. 13–15 May. N.Y.: IEEE, 2024. P. 59.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».