用手机时悄悄测心率

本文报道了一种基于智能手机的被动式心率监测系统（PHRM）。传统静息心率（RHR）测量需佩戴专用设备或在诊所静坐检测，普及度低；而PHRM利用手机前置摄像头拍摄8秒面部视频，结合深度学习算法，通过“远程光电容积描记法”（rPPG）分析面部血流微变化，实现心率和每日静息心率的无感测量。研究团队使用来自485名参与者的19.2万段视频开发模型，并在211名参与者、超16.2万段视频（涵盖实验室与真实生活场景）上完成迄今规模最大的验证。结果显示：PHRM在浅、中、深三种肤色人群中，心率测量平均绝对百分比误差（MAPE）均低于10%（行业标准），且各组间性能无显著差异，体现了测量公平性；与专业心电图设备对比，误差小于5次/分钟；其估算的每日静息心率与已知心血管风险因素（如肥胖、心肺耐力差）显著相关，证明其生理意义可靠。为推动研究，作者公开了大规模、多肤色标注的手机视频数据集及预训练模型。该技术将智能手机这一普及设备转化为可靠的健康监测工具，尤其有利于提升医疗资源不足人群的心脏健康管理可及性。