心臓を見つめる：rPPGと健康バイオマーカー推定のためのマルチビュービデオデータセット
Gaze into the Heart: A Multi-View Video Dataset for rPPG and Health Biomarkers Estimation
August 25, 2025
著者: Konstantin Egorov, Stepan Botman, Pavel Blinov, Galina Zubkova, Anton Ivaschenko, Alexander Kolsanov, Andrey Savchenko
cs.AI
要旨
リモートフォトプレチスモグラフィ（rPPG）の進展は、既存の公開データセットが抱える重要な課題によって制限されています。それらの課題とは、データセットの規模が小さいこと、顔の動画に伴うプライバシー上の懸念、そして条件の多様性の欠如です。本論文では、rPPGおよび健康バイオマーカー推定のための、新規で包括的な大規模マルチビュー動画データセットを紹介します。私たちのデータセットは、600名の被験者から得られた3600件の同期された動画記録で構成されており、複数のコンシューマーグレードカメラを用いて異なる角度から、安静時および運動後の様々な条件下で撮影されています。生理状態の多モーダル分析を可能にするため、各記録には100HzのPPG信号と、心電図、動脈血圧、バイオマーカー、体温、酸素飽和度、呼吸数、ストレスレベルなどの拡張された健康指標がペアで記録されています。このデータを用いて、効率的なrPPGモデルを訓練し、その品質をクロスデータセットシナリオにおける既存のアプローチと比較します。私たちのデータセットとモデルの公開は、AI医療アシスタントの開発における進展を大幅に加速するはずです。
English
Progress in remote PhotoPlethysmoGraphy (rPPG) is limited by the critical
issues of existing publicly available datasets: small size, privacy concerns
with facial videos, and lack of diversity in conditions. The paper introduces a
novel comprehensive large-scale multi-view video dataset for rPPG and health
biomarkers estimation. Our dataset comprises 3600 synchronized video recordings
from 600 subjects, captured under varied conditions (resting and post-exercise)
using multiple consumer-grade cameras at different angles. To enable multimodal
analysis of physiological states, each recording is paired with a 100 Hz PPG
signal and extended health metrics, such as electrocardiogram, arterial blood
pressure, biomarkers, temperature, oxygen saturation, respiratory rate, and
stress level. Using this data, we train an efficient rPPG model and compare its
quality with existing approaches in cross-dataset scenarios. The public release
of our dataset and model should significantly speed up the progress in the
development of AI medical assistants.