MSPM

MSPM数据集是首个用于支持从身体多个位置同时进行基于摄像头的生命体征估计研究的数据集。该数据集支持远程光电容积脉搏波(rPPG)、呼吸速率和脉搏传播时间(PTT)的研究，并包含使用接触式传感器获得的脉搏血氧仪(在多个身体位置)和血压的地面实况测量。

The MSPM dataset is the first dedicated dataset supporting research on camera-based vital sign estimation performed simultaneously at multiple body locations. This dataset enables research on remote photoplethysmography (rPPG), respiratory rate, and pulse transit time (PTT), and includes ground-truth measurements of pulse oximetry (at multiple body locations) and blood pressure acquired using contact sensors.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在远程生理监测领域，多部位同步数据采集是深入探索血流动力学特征的关键。MSPM数据集通过精心设计的实验协议构建，招募了103名受试者，在受控环境中利用多角度RGB摄像头、近红外摄像头及移动设备采集全身视频。同时，通过FDA认证的脉搏血氧仪、九个接触式PPG传感器及袖带式血压计，在身体十个不同部位同步采集脉搏波、血氧饱和度与血压的真实值。数据采集过程包含一系列标准化活动，如观看视频、进行呼吸训练、屏息及参与电子游戏，以模拟不同生理状态与运动干扰，从而构建出首个支持多部位相机式生命体征估计的综合性数据集。

特点

MSPM数据集的突出特点在于其前所未有的多部位生理信号同步采集能力。该数据集首次提供了覆盖全身的RGB视频，并结合了在颈部、四肢等多个解剖位置同步记录的接触式PPG地面真实数据，为研究非面部区域的远程光电容积描记技术奠定了坚实基础。此外，数据集通过屏息等活动诱导了血氧饱和度的自然波动，并记录了相应的血压变化，这为开发基于脉搏波传导时间等特征的血压估计算法提供了宝贵资源。其包含的对抗性攻击视频片段，也为评估rPPG算法在复杂光照干扰下的鲁棒性设立了新的挑战。

使用方法

该数据集适用于推动远程生理监测的多个研究方向。研究者可利用其全身视频与多部位PPG真实值，开发并评估针对手臂、腿部等非面部区域的rPPG算法，探索血流信号的形态学差异。数据集支持呼吸率估计研究，可通过分析胸部区域的光流运动特征实现。更重要的是，它为实现基于脉搏波传导时间的无创血压估计提供了可能，研究者可计算不同身体部位脉冲波形间的时延，并与接触式传感器测量的PTT进行关联分析。在进行跨数据集验证或模型训练时，需注意其包含的对抗性攻击片段可能对模型性能产生显著影响，建议根据研究目标对其进行针对性处理或分析。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉与生物医学工程交叉领域，远程生理监测技术因其非接触式、低成本部署的优势而备受关注。由圣母大学研究团队于2024年发布的MSPM数据集，作为首个支持从身体多部位同步进行相机式生命体征估计的数据集，标志着该领域的重要突破。该数据集通过可见光与近红外摄像头采集全身视频，并结合接触式传感器获取脉搏血氧、血压等多点真实生理数据，核心研究在于探索远程光电容积描记、呼吸率及脉搏波传导时间的估计方法。MSPM的构建不仅填补了现有数据集中于面部区域的局限，还为血液流动动力学研究提供了全新视角，对推动个性化健康监测与情感计算应用具有深远影响。

当前挑战

MSPM数据集致力于解决远程生命体征估计中多部位生理信号同步获取与分析的复杂问题，其核心挑战在于非面部皮肤区域信号微弱且噪声干扰显著，导致远程光电容积描记的信噪比降低。在构建过程中，研究团队面临多点传感器同步校准、身体运动伪影抑制以及对抗性攻击场景下信号鲁棒性保持等难题。此外，数据集中包含的屏气活动虽诱导了血氧饱和度与血压的生理变异，但如何从视频中精准提取这些细微变化并实现跨数据集泛化，仍是算法开发中的关键障碍。

常用场景

经典使用场景

在远程生理监测领域，MSPM数据集为多部位远程光电容积描记术研究提供了前所未有的实验平台。其经典应用场景在于支持从身体多个非面部区域（如手臂、腿部）同时估计心率、呼吸率和脉搏波传导时间。研究者可利用该数据集的全身体视频和分布在十个部位的接触式PPG地面真值，系统评估不同算法在非面部皮肤区域提取生理信号的性能，尤其关注信号质量受皮肤厚度、微循环差异影响的规律。

解决学术问题

该数据集有效解决了远程生理监测中若干关键学术问题。首先，它突破了以往数据集仅关注面部区域的局限，为研究全身多部位生理信号同步测量提供了数据基础。其次，通过提供多部位PPG地面真值和诱导的血压、血氧变化，它支持脉搏波传导时间与血压关联性研究，以及血氧饱和度远程估计等挑战性课题。此外，数据集包含的对抗性攻击视频段，为模型鲁棒性评估和域适应研究创造了条件。

衍生相关工作

基于MSPM数据集已衍生出若干经典研究工作。Niu等人利用该数据集子集开展了全身心血管感知的探索性研究，验证了非面部区域rPPG的可行性。数据集支持的多部位PTT分析为无创血压估计提供了新视角，相关方法在后续研究中被广泛引用。在跨数据集评估方面，MSPM与DDPM、PURE等数据集的对比实验，推动了域泛化方法在rPPG领域的发展。其独特的对抗攻击数据段也催生了针对物理攻击的防御算法研究。