Betrouwbare en innovatieve technologie
Op deze pagina ontdek je de technologie achter de facescan en hoe deze betrouwbare gezondheidsinzichten mogelijk maakt. Van de nauwkeurige detectie van subtiele huidveranderingen tot het omzetten van fysiologische signalen in persoonlijke data.
Directe gezondheidsinzichten
De software van de facescan maakt gebruik van photoplethysmografie (PPG) om veranderingen in het bloedvolume in het gezicht te detecteren, veroorzaakt door de ritmische hartslag.
We volgen subtiele kleurveranderingen in de huid die ontstaan door de doorbloeding van het gezicht, door te meten hoeveel licht wordt weerkaatst. Geavanceerde signaalverwerking en onze eigen algoritmes zetten deze minuscule variaties om in nauwkeurige en betrouwbare fysiologische signalen. Hierdoor ontstaat inzicht in cardiovasculaire activiteit, zoals hartslag en hartslagvariabiliteit.
Geavanceerde gezichtsmapping
Het proces begint met een setup-check, waarin we de meetomstandigheden beoordelen om te zorgen dat de opnamekwaliteit optimaal is. Dat is essentieel om later accurate en betrouwbare analyses te kunnen doen. Vervolgens herkent een in-house ontwikkeld machine learning-model de huidzones binnen de opgenomen beelden.
Op basis van deze huidsegmentatie kan het systeem door de complexe pulsgolven navigeren en heel precies de gebieden identificeren en analyseren waarin veel bloeddoorstroming plaatsvindt.
rPPG-analyse
Photoplethysmografie is een techniek om veranderingen in het bloedvolume te meten door licht op de huid te schijnen en te registreren hoeveel licht wordt teruggekaatst. Dit is dezelfde techniek die wordt gebruikt in vinger-pulsoximeters. De facescan tilt deze methode naar een hoger niveau door de smartphonecamera als sensor te gebruiken, waarmee fluctuaties in het weerkaatste omgevingslicht van het gezicht worden gemeten. Deze methode noemen we remote photoplethysmografie (rPPG).
We richten ons op de eerder bepaalde gebieden met veel bloeddoorstroming en passen geavanceerde signaalverwerking toe om fysiologische signalen te extraheren, zoals de bloedvolumepuls en het ademhalingssignaal. Dankzij deze algoritmes voor signaalkwaliteit garanderen we de best mogelijke nauwkeurigheid van de metingen.
Effectieve biomarker-extractie
De fysiologische signalen die tijdens de rPPG-analyse worden verkregen, bevatten waardevolle informatie over de uiteindelijke biomarkers en de cardiovasculaire kenmerken van het lichaam.
Onze speciaal ontwikkelde extractiepipeline, bestaande uit signaalverwerkingsalgoritmes en machine learning-modellen, gebruikt deze signalen om parameters te bepalen zoals hartslag, ademhalingsfrequentie en variabiliteit van de hartslag.
Meer over de facescan
Validatierapport
Research
FAQ
