Detection of living tissue by imaging for the development of a remote PPG quality assessment model using a thermal camera.

Abstract

[ES] La señal de fotopletismografía (PPG) a distancia obtenida con una cámara termográfica puede verse afectada por la presencia de tejido no vivo, oclusiones, baja visibilidad o movimiento del paciente, lo que reduce su calidad. Algunas técnicas de medición actuales requieren la colocación de sensores en el cuerpo del paciente, lo que a menudo provoca incomodidad, estrés e incluso dolor. La evaluación de la calidad de medidas remotas como la respiración y la frecuencia cardiaca puede favorecer el uso correcto de éstas en el ámbito clínico. En este trabajo, la hipótesis a abordar plantea que el uso de la termografía permitirá detectar y categorizar con precisión el tejido vivo, lo que mejorará la calidad de la señal de la fotopletismografía. Para corroborar esta hipótesis, se desarrollará un modelo de detección y categorización de tejido vivo mediante un umbral adaptativo para evitar inconsistencias en escenarios no ideales utilizando el procesamiento térmico de imágenes, y se estudiará la relación entre la calidad de la señal de fotopletismografía y la presencia de tejido no vivo. Además, se espera llegar a un modelo de detección de tejido no invasivo susceptible de ser utilizado en el ámbito clínico con el que poder determinar la fiabilidad de la señal de PPG remota mediante la observación de los parámetros del sensor además de la evaluación de parámetros ambientales y del paciente que puedan considerarse relevantes en cuanto al efecto que estos tienen sobre la fiabilidad de la señal de PPG remota así como mejorar la calidad de esta mediante la eliminación de interferencias causadas por tejido no vivo y oclusiones lo que favorecería su uso en aplicaciones médicas y de monitorización con mayor precisión y fiabilidad.

[EN] The remote photoplethysmography (PPG) signal obtained from a thermal camera can be affected by the presence of non-living tissue, occlusions, low visibility, or patient motion which reduces its quality. Some current measurement techniques require attachment of sensors to the patient¿s body, often leading to discomfort, stress and even pain. Assessment of the quality of remote measures like respiration and heart rates may favor the correct use of these in the clinical setting. In this paper, the hypothesis to be addressed states that the use of thermal imaging will allow accurate detection and categorization of living tissue, which will improve the quality of the photoplethysmography signal. To substantiate this hypothesis, a model for the detection and categorization of living tissue using an adaptative threshold to avoid inconsistencies in non-ideal scenarios by using thermal image processing will be developed, and the relationship between the quality of the photoplethysmography signal and the presence of non-living tissue will be studied. Moreover, it is expected to arrive at a non-invasive tissue detection model susceptible to be used in the clinical setting with which we can determine the reliability of the remote PPG signal by observing the parameters of the sensor in addition to the evaluation of environmental and patient parameters that may be considered relevant when it comes to the effect these have over the reliability of the remote PPG signal as well as improve the quality of this by eliminating interference caused by non-living tissue and occlusions which would favor its use in medical and monitoring applications with greater accuracy and reliability.