心房顫動，也就是異常心律的普通表現形式，在美國，目前約有300多萬病人患有這樣的疾病。但是，據研究人員估計，約有30%的心房顫動患者一直未到醫(yī)療治療。
這項研究對一款新網絡攝像頭進行了測試，研究人員將網絡攝像頭當作是治療心臟病的診斷工具，并應用了施樂公司研發(fā)的一個算法進行編程，通過新編程后的網絡攝像頭對參與測試人員的面部進行了掃描，從而掌握面部膚色的細微變化。膚色的某些變化，通過人眼往往無法覺察，但卻可以體現出人是否患有心律不齊等癥狀。
網絡攝像頭還可以檢測到的血紅素高含量，高水平的血紅素能夠體現出更多的綠色光譜。在血壓流經面部時，這種網絡攝像頭通過檢測綠色光譜的映象，從而發(fā)揮檢測作用。由于人的面部皮膚最薄，而且血管也最接近于皮膚表面，因此，掃描人的面部就最容易捕捉到面部血色的變化情況。
研究人員共對11位參與者進行了測試，測試了他們的心房顫動，以及心電圖變化情況，因此研究人員還可以在時長15秒鐘面部掃描期間對這些參與者的心臟電活動情況進行檢測。研究人員發(fā)現，網絡攝像頭捕捉的膚色會隨著心電圖檢測到的心率而相應的變化。
這種視頻監(jiān)控方法，也稱作“視頻瀑體積測量法(videoplethymography)”，相比較自動心電圖測量法的17%到29%的錯誤率而言，其錯誤率約為20%。
鑒于目前仍處于試驗研究階段，因此，更多的研究工作還要開展。目前，研究人員仍在使用相同的技術，擬對更多的人進行研究，未來的研究對象不僅要包括患有心律不齊的人員，而且還要包括正常心律的人。
總體而言，此項研究還是為了找到更加精確的技術，從而幫助檢測其它各種類型的心臟疾病。
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