東京理科大学と津田塾大学は，顔が撮影された映像を時空間解析手法の一つである動的モード分解により解析することで心拍由来のわずかな色変化の抽出に成功し，非接触で心拍数を推定できる新たな容積脈波測定法を開発した（ニュースリリース）。

心臓の拍動によって生じる血管の容積変化である脈波を，皮膚に生じるわずかな色調変化から測定する容積脈波測定法を顔の映像に対して応用することによって，皮膚に直接測定機器を装着せずに，測定を行なうことができる。

これにより，測定機器を接触させることにより生じる，被測定者の皮膚の炎症や，測定中のストレスを軽減できることが期待される。しかしながら，撮影環境によっては環境光が変動するため，正確な脈波や心拍数の推定が難しいという課題があった。

そこで研究グループは，多次元時系列信号から時空間ダイナミクスを抽出する動的モード分解を用いた時空間構造解析により，顔の映像から脈波信号を抽出する新たな心拍数推定法の開発を行ない，その妥当性の評価を行なった。

まず，顔映像の各フレーム画像から色信号（RGB）を抽出した。次に，脈波が非線形かつ準周期的なダイナミクス特性を示すことをモデル化した，動的モード分解を実行し，脈波信号を抽出した。そして，推定された脈波信号の心拍変動量の解析を行なうことにより，心拍数を推定した。

次に，公開データセット（TokyoTech Remote PPGデータセット，MR-NIRPデータセット，UBFC-rPPGデータセット）を用いた実験により，今回開発した手法の有効性を検討した。安定した環境光環境で作成されたTokyoTech Remote PPGデータセットとMR-NIRPデータセットにおいては，今回の手法，従来法のいずれでも正確な心拍数推定を行なうことができた。

これは，安定した環境光のもとではノイズ成分が少なく，すべての顔フレームで脈波の伝播が明瞭に観察されたためと考えられる。環境光が変化する環境で作成されたUBFCデータセットにおいては，従来法ではノイズと脈波成分を区別できず，精度が低くなることがわかった。

これに対し今回の手法では，精度の高い心拍数推定を実現できることが明らかとなった。これは脈波のダイナミクス特性を取り入れた動的モード分解による時空間解析を適用することで，環境光が変動するシーンにおいても脈波信号と心拍数を精度良く推定できることを示唆している。

研究グループは，ビデオ会議システムを利用した遠隔医療やスマートフォンなどのカメラを用いた健康モニタリングへの応用が期待されるとしている。