最新研究显示，非接触式视频监控能识别心房颤动（房颤）期间患者面部出现的皮肤颜色改变。通过检测心脏脉搏信号引起的皮肤颜色变化，研究者能在十几秒钟的视频中发现房颤发作。

　　研究牵头者Jean-Philippe Couderc博士（Rochester大学）表示，“我们能区分房颤和正常心律，目前错误率为20%，这还只是一项新技术起步阶段。视频片段中房颤的发生率很高。15秒的面部记录就足以使我们发现房颤。”研究8月29日发表于Heart Rhythm。

　　研究者与施乐公司联合进行了这项研究。入选21例接受电转复的患者。研究者使用网络摄像头记录受试者电转复前、中、后的面部视频。研究小组从视频信号中提取脉率，并将其与心电图记录同步对比。11例患者有同步的心电图和视频信号，可以在电转复前后进行比较。

　　结果显示，患者窦性心律和房颤心律时视频描记录信号（VPG）存在显著差异。对407个15秒片段的同步心电图和VPG进行分析显示，80%的片段使用VPG能正确分析心律。

　　研究小组目前在进行一个类似试验，分析患者面部血流在电生理操作中的变化，例如室性心动过速消融，旨在建立VPG模型，分析其与不同类型心室活动之间的关系。

　　有趣的是，研究中1例老年女性患者视频信号获取失败，原因是患者进行过化妆，粉底阻挡了对其皮肤颜色变化的观察。

　　研究局限性在于无法进行连续视频监测，难以捕捉阵发性房颤。作者表示这类患者可以在有症状时进行自我记录，但无症状患者则需多次记录以捕捉心律失常。该技术有助于随时随地通过网络摄像头监测患者心律失常。

　　（来源：Heart Rhythm?2014）