Última actualizacón: 22 marzo 2017 a las 11:55
Quien haya estado ingresado en un hospital sabrá que la medición de la frecuencia cardíaca por medio de un electrocardiograma es un proceso engorroso. Si el paciente es un neonato, el tema se complica bastante porque, a pesar del uso de un pulsímetro que se pega a un dedo, es necesario revisarlo cada pocos minutos debido a los movimientos del bebé.
La medición de nuestras constantes o signos vitales, como la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, o la presión y tensión arteriales, es una medida de control esencial para detectar posibles irregularidades que requieran de una urgente intervención médica. Sin embargo, los resultados de estas mediciones pueden variar no sólo en función del técnico que las realice, sino también del propio aparato o del lugar donde se tomen.
Por este motivo, desde hace tiempo un equipo de científicos del laboratorio de medios del Instituto Tecnológico de Massachusetts está investigando nuevas vías para lograr mediciones fiables de la frecuencia cardíaca pero sin la utilización de electrodos.
En 2010 1, Ming-Zher Poh, Daniel McDuff y Rosalind W. Picard demostraron que podían medir el pulso de una persona utilizando una cámara de vídeo estándar. El proceso consiste en grabar el rostro de una persona y analizar la variación de color que provoca la circulación de la sangre: con cada latido se produce un ligero incremento del volumen de sangre en la cara, lo que hace que ésta absorba más luz. La cámara hace un seguimiento de estos pequeños cambios en la luz reflejada (que no es visible para el ojo humano) y calcula el ritmo de corazón.
A pesar del buen funcionamiento del sistema (de hecho, el equipo ha desarrollado una aplicación para teléfonos móviles llamada Cardiio) los investigadores han buscado la forma de mejorar el proceso ya que la grabación de personas con un tono de piel más oscuro o en condiciones de poca luz pueden confundir los resultados.
La principal dificultad radica en que el flujo sanguíneo origina una pequeñísima variación de color en cualquier píxel individual (de solo un 0,2% en el transcurso de un latido). Dado que los sensores de la cámara no captan valores exactos se genera un “ruido” que eclipsa en gran medida los cambios en el tono de la piel.
La solución a este problema pasó por sustituir el número que representaba el color de cada píxel por un valor promedio de los píxeles cercanos. De esta forma, los investigadores lograron reducir el ruido de los datos ya que las fluctuaciones aleatorias tienden a anularse si el grupo de píxeles es lo bastante grande. Para facilitar la labor del algoritmo, excluyeron aquellos cambios de color que no concordaban con la duración media del pulso típico en reposo de un adulto. Con este método lograron observar cómo el rostro de un hombre adulto se enrojecía cada vez que latía su corazón.
Conclusiones
La utilización de este método (y otro que analiza el movimiento que los propios latidos provocan en la cabeza) permite medir la frecuencia cardíaca sin el contacto de ningún tipo de electrodo, facilitando la medición de las constantes vitales de bebés prematuros, evitando que puedan sufrir lesiones al colocárseles un pulsímetro.
Aunque estos métodos de medición sin contacto no pueden proporcionar tantos detalles como un electrocardiograma, sí permiten en cambio la medición a largo plazo de otras señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca o la frecuencia respiratoria de forma continua y de una manera discreta y cómoda.
Referencias
Balakrishnan, G., Durand, F., and Guttag, J. (2013), “Detecting Pulse from Head Motion,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
Couderc, J.-P., et al. «Detection of atrial fibrillation using contactless facial video monitoring». Heart Rhythm, 12, 1, p. 195-201.
Ming-Zher, P.; McDuff, D. J. y Picard, R. W. (2011), «Advancements in Noncontact, Multiparameter Physiological Measurements Using a Webcam». Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. 58, núm. 1, p. 7-11.
Poh, M.-Z.; McDuff, D. J. y Picard, R. W. (2010), «Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation». Optics Express, vol. 18, núm. 10, p. 10762-10774.
- Poh, M.-Z.; McDuff, D. J. y Picard, R. W. (2010), «Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation». Optics Express, vol. 18, núm. 10, p. 10762-10774. ↩