Motion-resilient and rapid contactless heart rate monitoring by overcoming dual physical barriers

Resumo Técnico: Monitoramento de Frequência Cardíaca Sem Contato, Rápido e Resiliente ao Movimento

Definição do Problema
O monitoramento sem contato de sinais vitais utilizando radar oferece uma alternativa não intrusiva aos sensores com fios para aplicações que variam desde o diagnóstico de apneia do sono até a detecção de quedas. No entanto, a estimativa rápida e confiável da frequência cardíaca sob movimento corporal realista permanece um desafio significativo devido a duas barreiras físicas fundamentais:

1. Mascaramento de Sinal: Os sinais de respiração exibem tipicamente amplitudes uma ordem de magnitude maiores do que os sinais cardíacos. Métodos convencionais de seleção de bin de amplitude (range-bin), que dependem da energia máxima, travam invariavelmente nos componentes respiratórios dominantes em vez dos sinais cardíacos mais fracos.
2. Compromisso entre Resolução Temporal-Frequencial: Distinguir o batimento cardíaco da interferência espectral geralmente requer janelas de integração longas (20–60 segundos) para alcançar resolução de frequência suficiente. No entanto, tais durações estendidas tornam o sistema altamente vulnerável a artefatos de movimento corporal, que destroem a integridade do sinal. As estratégias de mitigação de movimento existentes frequentemente dependem de condições restritivas (ex: períodos de imobilidade ou amplitudes de movimento limitadas) ou soluções de hardware caras que sacrificam o campo de visão.

Metodologia
Os autores propõem um framework completo de processamento de sinais utilizando um radar FMCW (Onda Contínua Modulada em Frequência) de canal único comercial padrão de 60 GHz em uma configuração de 1 transmissor e 1 receptor (1T1R). O sistema supera as barreiras mencionadas por meio de três técnicas algorítmicas sinérgicas:

1. Critério de Máxima Variância de Energia para Seleção de Bin de Amplitude:

   • Base Física: Embora a respiração domine a energia média, a atividade mecânica cardíaca (balistocardiograma) contém transientes mecânicos agudos que geram energia espectral significativa estendendo-se até 20 Hz. Em contraste, a respiração e o movimento corporal aleatório são mais suaves e de baixa frequência em escalas de tempo curtas.
   • Mecanismo: O sistema emprega janelas adaptativas de sub-segundo (0,05–1 s) para "congelar" o movimento corporal macroscópico. Dentro dessas janelas curtas, a variância da energia do batimento cardíaco é significativamente maior do que a da respiração ou do movimento corporal. Um critério de máxima variância de energia é aplicado para isolar de forma confiável os bins de amplitude dominados pelo batimento cardíaco, rejeitando efetivamente os bins dominados pela respiração que seriam selecionados por métodos convencionais de energia máxima.

2. Diferenciação de Fase e Empalamento Temporal de Bins:

   • Diferenciação de Fase: Uma vez selecionado o bin de amplitude ideal, a diferenciação de fase é aplicada aos dados de tempo lento (slow-time). Esta operação remove o termo de amplitude estático e atenua a interferência de baixa frequência proveniente da respiração e do movimento corporal.
   • Empalamento Temporal (Temporal Splicing): Para resolver o compromisso entre robustez ao movimento (que exige janelas curtas) e resolução de frequência (que exige janas longas), os segmentos de fase diferencial de múltiplas janelas curtas são concatenados (empalhados) para sintetizar um sinal contínuo abrangendo uma duração maior (ex: 5 segundos).
   • Supressão de Artefatos: Um filtro de mediana de 5 pontos é aplicado ao sinal empalhado para suprimir artefatos de encapsulamento de fase (phase-wrapping, picos de alta amplitude) introduzidos pelo passo de diferenciação.

3. Estimativa Espectral de Alta Resolução (MUSIC):

   • O algoritmo Multiple Signal Classification (MUSIC) é empregado no sinal empalhado. Diferente da Transformada Rápida de Fourier (FFT), o MUSIC separa os subespaços de sinal e ruído, permitindo a discriminação de componentes de frequência próximos. Isso permite a extração precisa da frequência cardíaca mesmo quando obscurecida por harmônicos residuais da respiração dentro de uma janela de observação curta.

4. Análise Adaptativa:

   • O sistema utiliza um framework adaptativo onde o comprimento da janela de seleção de bin é ajustado dinamicamente com base na frequência cardíaca estimada. Frequências cardíacas mais baixas utilizam janelas mais longas para garantir uma estimativa de variância estável, enquanto frequências mais altas utilizam janelas mais curtas para minimizar a influência do movimento não estacionário.

Principais Resultados
A validação experimental foi conduzida com 10 participantes em 12 cenários diversos de postura e movimento, incluindo variados ângulos de incidência de radar, posições supina, decúbito lateral e oscilação corporal ativa.

• Precisão: O framework proposto alcançou um Erro Percentual Médio Absoluto (MAPE) global de 4,4% em todos os cenários.
• Resiliência ao Movimento: Sob condições de movimento significativo, o sistema manteve um erro máximo limitado a 5,4%.
• Comparação: A integração do critério de máxima variância de energia, empalamento temporal e análise MUSIC reduziu significativamente as taxas de erro em comparação com métodos convencionais. Por exemplo, o uso de uma janela de estimativa de frequência de 3 segundos aumentou o MAPE para 6,1%, enquanto a janela empalhada de 5 segundos manteve o desempenho ideal.
• Robustez: O critério de máxima variância de energia com uma janela de 0,1 segundo demonstrou estabilidade de rastreamento superior durante o movimento em comparação com o critério de energia máxima, que exibiu instabilidade significativa e seleção errônea sob as mesmas condições.

Significância e Alegações
O artigo afirma apresentar uma solução prática e escalável para o monitoramento sem contato de frequência cardíaca, rápido e resiliente ao movimento. Ao transferir o fardo da robustez ao movimento do hardware (ex: antenas de feixe estreito) para os algoritmos, o framework permite a implantação utilizando kits de radar comerciais padrão de baixo custo. Os autores afirmam que esta abordagem facilita a implantação prática de monitoramento de sinais vitais sem contato, em escala de ambiente e responsivo, em ambientes não controlados, como residências, enfermarias clínicas e instalações de cuidados de longa duração, sem exigir que os sujeitos permaneçam imóveis. Todo o pipeline é puramente algorítmico, operando efetivamente em processadores embarcados padrão, apoiando assim a visão de monitoramento de sinais vitais ubíquo e multipessoal.