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.
Otevřený výzkumný projekt z VUT v Brně. Aplikace pro měření HR a HRV extrakcí optického signálu z fotoaparátu telefonu. Zpracování dat probíhá 100% lokálně bez odesílání do cloudu. Aktuální verze: 3.0.0.
Tepovka vznikla na podzim 2024 v soutěži FEKTeams na FEKT VUT. Cílem je praktické měření HR a HRV pomocí PPG na běžných telefonech, otevřeně a srozumitelně.
Do vývoje zapojujeme studenty, sdílíme postupy a navrhujeme algoritmy, které lze dál ověřovat v laboratoři i v terénu. Projekt vzniká s podporou Ústavu biomedicínského inženýrství (DBME).
Projekt vzniká a testuje se na UBMI, FEKT VUT. Slouží jako tréninkový i výzkumný rámec pro rPPG/HRV s napojením na akademické zdroje, laboratoře a interní metodiky.
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 vybrané parametry variability srdeční frekvence (HRV), jako SDNN, RMSSD, pNN50, SD1 a SD2. Tyto metriky poskytují komplexní vhled do autonomního nervového systému.
Z obálky signálu algoritmus extrahuje dechovou frekvenci. Zároveň analyzuje zklidnění tepové frekvence (HR Recovery Rate) – schopnost kardiovaskulárního systému se zotavit po zátěži. Tato metrika přímo odpovídá konceptu "zklidnění kardiovaskulárního systému" z Apple Health a slouží jako klíčový indikátor kardiovaskulární kondice.
Navazujeme na současné měření HR/HRV a postupně doplňujeme další metriky a způsoby sdílení.
Nasbíraná data chceme využít pro modely strojového učení: základní detekce arytmií, anomálních HRV trendů a odchylek v tvaru PPG křivek. Pracujeme na tréninkových datech pro detekci artefaktů a zátěžových profilů, abychom mohli upozorňovat na rizika i při horších podmínkách měření.
Cíl: včasné a srozumitelné upozornění na možné odchylky, bez marketingových slibů.
Ověřeno souběžným měřením s referenčním EKG (Bittium Faros 180) v klidu i po zátěži.
Pearsonův korelační koeficient
Srovnání s referenčním EKG.
Průměrná absolutní chyba (MAE)
Průměrný rozdíl proti referenci.
flutter_tts)
iirjdart)fftea)Exportujte měření do CSV pro analýzu nebo je synchronizujte přes Apple HealthKit a Google Health Connect. Vše probíhá lokálně na zařízení.
Core PPG algoritmus s HRV analýzou, integrace HealthKit, režim pro seniory, 22 unit testů.
Integrace Wear OS a pokročilá analýza trendů.
Strojové učení pro optimalizaci detekce píků, volitelný webový dashboard pro hromadnou analýzu.
Spusťte webovou verzi a projděte si měření stejně jako na telefonu. Běží lokálně v prohlížeči. Interaktivní: klikněte na rám nebo odkaz níže a spustí se živá ukázka.
Brzy na iPhone (TestFlight / App Store).
Jsme studenti biomedicínského inženýrství, kteří spojili síly, aby posouvali hranice mobilního zdravotnictví a sdíleli své zkušenosti s dalšími nadšenci do vědy. Projekt je pod vedením zkušených akademických mentorů Ing. Jana Šímy a Ing. Andrea Němcové, PhD. a postupně se k nám připojují noví talentovaní členové.
Biomedicínské inženýrství
kovar@mojetepovka.czBiomedicínské inženýrství
zelnicek@mojetepovka.czBiomedicínské inženýrství
vavrousek@mojetepovka.czNový člen | 1. ročník BTBIO
kasa@mojetepovka.cz