A Signal Extraction Approach for Remote Heart Rate Variability Assessment Using Proxy Measure in a Driving Simulator

Resumen Técnico: Un Enfoque de Extracción de Señales para la Evaluación Remota de la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca mediante Medida Proxy en un Simulador de Conducción

Enunciado del Problema
La monitorización convencional de la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC) depende de sensores basados en contacto (por ejemplo, ECG, PPG portátil), los cuales pueden interferir con las posturas naturales de conducción, causar incomodidad e introducir artefactos de movimiento durante las interacciones de dirección. Aunque la Fotopletismografía Remota (rPPG) ofrece una alternativa sin contacto mediante la extracción de señales cardíacas a partir de vídeo facial, enfrenta desafíos significativos en entornos dinámicos como los simuladores de conducción. Estos desafíos incluyen relaciones señal-ruido (SNR) bajas causadas por el movimiento de la cabeza, la iluminación variable y las expresiones faciales, que a menudo oscurecen los sutiles cambios periódicos de color asociados al volumen sanguíneo. Además, la investigación existente en rPPG se centra frecuentemente en la estimación de la Frecuencia Pulso (PR), con una validación menos exhaustiva de los parámetros de VFC (SDNN, RMSSD) y la precisión de la detección del Intervalo Interlatido (IBI) bajo condiciones realistas de conducción.

Metodología
El estudio evalúa una tubería de procesamiento rPPG integral aplicada a un conjunto de datos de 29 participantes grabados en un simulador de conducción (DS) basado en movimiento bajo condiciones de línea base (BSL) y conducción por autopista (incluyendo un episodio de niebla densa). La metodología implica:

1. Selección de la Región de Interés (ROI): La región facial se descompone en subregiones de SuperPíxel (SP) utilizando el algoritmo de Agrupamiento Iterativo Lineal Simple (SLIC). Se probaron dos configuraciones: 10 y 20 SP. Una tubería jerárquica que incluye detección Viola-Jones, refinamiento geométrico y seguimiento de flujo óptico Lucas-Kanade garantiza la correspondencia espacial entre fotogramas.
2. Extracción de Señales: Se aplicaron cuatro algoritmos rPPG establecidos: Rotación de Subespacio Espacial (2SR), Método basado en Crominancia (CHROM), Plano Ortogonal a la Piel (POS) y Análisis de Componentes Principales (PCA).
3. Calidad y Limpieza de la Señal: Se empleó un criterio de selección en dos etapas. Primero, se descartaron segmentos con una Relación Señal-Ruido (SNR) inferior a -17 dB (calculada sobre la banda de 0.7–3 Hz). Segundo, se seleccionó la región SP óptima basándose en el menor Error Absoluto Medio (MAE) frente al ECG de referencia, seguido de la SNR más alta.
4. Mejora de Picos: Se introdujeron dos técnicas novedosas de mejora para aumentar la prominencia de los picos:
   • Norma Lp: Aplicada mediante una ventana deslizante (4 muestras) con valores de $p$ que oscilan entre 1 y 9.
   • Derivada Fraccionaria de Grünwald–Letnikov (GL FOD): Aplicada con órdenes fraccionarios que oscilan entre 1.0 y 3.0.
   • Las señales se procesaron adicionalmente con filtrado paso banda Chebyshev Tipo II y suavizado con ventana Hann antes de la detección de picos.
5. Evaluación: El rendimiento se evaluó frente a un ECG de referencia simultáneo de 1000 Hz. Las métricas incluyeron precisión de la PR (MAE, RMSE), precisión de los parámetros de VFC (SDNN, RMSSD) y rendimiento de detección de IBI (Precisión, Recall, puntuación F1) bajo tres criterios de tolerancia temporal (Estricto: 250 ms, Medio: 350 ms, Relajado: un pico por intervalo RR). El análisis estadístico (pruebas t, U de Mann-Whitney) comparó las condiciones BSL y DS.

Contribuciones Clave

• Extensión a la VFC: El estudio extiende la evaluación rPPG más allá de la PR para incluir parámetros de VFC clínicamente relevantes (SDNN, RMSSD) y alineación latido a latido en un entorno de conducción dinámico.
• Mejora de Picos Novel: La introducción y evaluación comparativa de la norma Lp y GL FOD como estrategias de mejora de picos específicamente para señales rPPG.
• Identificación de Configuración Óptima: La identificación de rangos de parámetros específicos que producen resultados robustos: $p \approx 6–7$ para la norma Lp y órdenes fraccionarios de $1.0–1.4$ para GL FOD.
• Comparativa Exhaustiva: Una comparación rigurosa de cuatro algoritmos rPPG (2SR, CHROM, POS, PCA) a través de dos configuraciones espaciales (10 vs. 20 SP) y dos estados de conducción, validados frente a un ECG de verdad fundamental.

Resultados

• Frecuencia Pulso (PR): El método 2SR combinado con GL FOD y 20 regiones SP logró el MAE más bajo de $1.92 \pm 1.72$ ppm bajo condiciones de conducción. Todas las configuraciones alcanzaron una precisión clínicamente aceptable (errores generalmente dentro de $\pm 5$ ppm).
• Parámetros de VFC: El MAE en el mejor caso para SDNN fue de $0.061$ s y para RMSSD fue de $0.081$ s. Aunque la estimación de VFC es más sensible a errores de localización de picos que la PR, el marco reprodujo con éxito la estructura estadística del ECG de referencia.
• Detección de IBI: Bajo el criterio "Relajado", la puntuación F1 alcanzó 0.93. Los métodos 2SR y CHROM superaron consistentemente a POS y PCA.
• Comparación de Métodos:
  • 2SR fue recomendado para la estimación de PR.
  • CHROM combinado con la norma Lp fue preferido para la estimación de VFC (SDNN/RMSSD).
  • PCA mostró la tasa de rechazo de segmentos más alta debido a su sensibilidad a la varianza del ruido.
• Significancia Estadística: La tubería detectó con éxito el aumento estadísticamente significativo en la PR/Frecuencia Cardíaca entre las condiciones BSL y DS ($p < 0.01$), reflejando el ECG de referencia. Sin embargo, ni el ECG de referencia ni los métodos derivados de rPPG detectaron una diferencia significativa en SDNN o RMSSD entre condiciones, lo que indica que la tubería preserva la estructura estadística subyacente de los datos.
• Limitaciones Observadas: Se señaló que el método GL FOD introduce cambios lentos en la forma de onda rPPG, lo que podría causar problemas de desplazamiento de picos para la detección de IBI. El estudio también señaló que los fallos en la detección facial (debido a la orientación de la cabeza) fueron la causa principal de pérdida de datos.

Significancia y Afirmaciones
Los autores afirman que el marco propuesto demuestra la viabilidad de la monitorización autonómica totalmente sin contacto en entornos dinámicos, extendiendo las capacidades de rPPG más allá de los entornos de laboratorio controlados. El estudio proporciona orientación metodológica para investigadores, sugiriendo que, aunque 2SR es óptimo para PR, CHROM con norma Lp es superior para la estimación de VFC en simuladores de conducción. El artículo enfatiza que el sistema puede reproducir de manera fiable la estructura estadística de la actividad del sistema nervioso autónomo, convirtiéndolo en una alternativa no invasiva viable para sistemas de monitorización del conductor centrados en la seguridad vial y la interacción humano-máquina. Los autores advierten explícitamente que, aunque el método es robusto para PR y tendencias generales de VFC, se debe tener cuidado con FOD para la detección precisa de IBI debido a problemas de morfología de la forma de onda, y que el marco actual aún no es lo suficientemente sensible para detectar latidos patológicos (por ejemplo, extrasístoles).