Adaptivní Fotopletysmografie
Využíváme neinvazivní metodu měření objemových změn krve. Algoritmus primárně analyzuje zelený barevný kanál z kamery telefonu, ale při slabém signálu automaticky přepíná na červený kanál pro maximální spolehlivost.
Aplikace pro přesné měření tepu, dechu a stresu pomocí kamery telefonu. Vyvinuto studenty s cílem tvořit inovace, které zachraňují životy.
Vývoj Tepovky začal na podzim roku 2024 jako projekt v rámci soutěže FEKTeams na FEKT VUT. Velmi rychle se však proměnil v něco většího. Tepovka je dnes společensko-studentskou iniciativou, která si klade za cíl nejen přinést na trh špičkovou medicínskou technologii, ale také otevírat dveře do světa vědy a výzkumu dalším studentům.
Aktivně pracujeme s mladšími ročníky, předáváme jim naše know-how a pomáháme jim se začleněním do reálných biomedicínských projektů. Chceme ukázat, že i během studia na univerzitě lze budovat technologie, které mají skutečný celospolečenský přesah a mohou pomáhat pacientům v každodenním životě. Projekt probíhá s hrdou podporou Ústavu biomedicínského inženýrství (DBME).
Propojujeme teorii s praxí. Od psaní prvních řádků kódu až po složité zpracování rPPG signálů a klinické testování s referenčním EKG – učíme se navzájem a posouváme hranice toho, co dokáže studentský tým.
Využíváme neinvazivní metodu měření objemových změn krve. Algoritmus primárně analyzuje zelený barevný kanál z kamery telefonu, ale při slabém signálu automaticky přepíná na červený kanál pro maximální spolehlivost.
Systém využívá robustní metodu kombinující časovou analýzu a FFT. V reálném čase počítá kompletní parametry variability srdeční frekvence (HRV), včetně SDNN, RMSSD, pNN50 či SD1 a SD2.
Z obálky signálu algoritmus extrahuje dechovou frekvenci. Zároveň dokáže analyzovat HR Recovery Rate – schopnost srdce zotavit se po zátěži, což je klíčový indikátor kardiovaskulární kondice.
Aplikace Tepovka je pouze začátek. Pracujeme na ucelené platformě, která spojí prevenci, domácí diagnostiku a přímou vazbu na lékaře.
Nasbíraná data nám umožní nasadit pokročilé modely strojového učení (Machine Learning) pro automatickou detekci srdečních anomálií a včasné varování před riziky – přímo u vás v kapse.
Abychom zaručili spolehlivost, provedli jsme testovací protokol se souběžným měřením pomocí referenčního klinického EKG přístroje (Bittium Faros 180) v klidu i po zátěži.
Pearsonův korelační koeficient
Excelentní shoda s klinickým EKG
hardwarem.
Průměrná absolutní chyba (MAE)
Výsledky se typicky liší o méně než jeden
úder za minutu.
Jsme studenti biomedicínského inženýrství, kteří spojili síly, aby posouvali hranice mobilního zdravotnictví a sdíleli své zkušenosti s dalšími nadšenci do vědy.
Biomedicínské inženýrství
Biomedicínské inženýrství
Biomedicínské inženýrství