Традиционные методы измерения давления с использованием манжет неудобны для непрерывного мониторинга, особенно в условиях удаленного наблюдения. Предложена новая архитектура на основе модели Mamba для оценки систолического и диастолического давления по 64-кадровым видеосегментам лица, использующая иерархический 3D-энкодер для извлечения пространственно-временных признаков и двунаправленное моделирование состояний. В отличие от ресурсоемких трансформерных моделей, данная архитектура имеет линейную вычислительную сложность, обеспечивая более высокую скорость обработки при сравнимой точности (средняя ошибка 13,15 мм рт. ст. для систолического и 9,56 мм рт. ст. для диастолического давления). Это позволяет реализовать бесконтактные системы мониторинга для wellness-приложений и первичного скрининга на мобильных устройствах.
Разработка соответствует положениям Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 28.02.2024 г. № 145) по созданию технологий персонализированной медицины и дистанционного мониторинга здоровья.
Othman W., Hamoud B., Timin A., Shilov N., Kashevnik A. Bidirectional Mamba Architecture for Remote Blood Pressure Estimation from Facial Video with Uncertainty Quantification. Sensors. 2026. Vol. 26, No. 12. P. 3764. https://doi.org/10.3390/s26123764.