## Study : Pengukuran Saturasi Oksigen dengan Konsumer Grade RGB Kamera
Aminuddin Rizal
Teknik Komputer, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia Email: Aminuddin.rizal@umn.ac.id
Diterima 18 Februari 2019 Disetujui 14 Juni 2019
Abstract —Advancement  on  camera  technology,  image processing,  and  signal  processing  algorithm is widening the  usage  of  camera  into  biomedical  measurement. Mostly  are  used  for  pulse  rate  (PR)  measurement  to monitor  human’s  heart  condition.  In  this  paper,  we studied  the  prospect  of  a  consumer  grade  RGB  camera as  replacement  for  contact-based  pulse  oximeter (measure  pulse  rate  and  blood  saturation  oxygen). However,  in  this  study  we  more  focus  on  blood saturation  oxygen  measurement  which  needs  more complex  principle  and  calculation  compared  to  PR measurement. We  use  both time and frequency domain calculation  to  know  whether  one  or  both  of  them  have better  achievement.  The  results  reveal  the  summary performance  from  the  usage  of  a  consumer-grade  RGB camera in saturation oxygen measurement.
Index  Terms— blood  saturation  oxygen,  pulse  rate, remote photopletysmography, RGB camera

## I. P ENDAHULUAN
Menjaga  kesehatan  tubuh  merupakan  hal  yang penting  bagi  setiap  individu.  Tetapi  dengan  padatnya jadwal  terkadang  membuat  orang  jarang  untuk  pergi ke dokter atau tenaga medis untuk memeriksa kondisi kesehatannya.  Dengan  demikian  alat  kesehatan personal  semakin  dikembangkan.  Salah  satu  tren  saat ini, dengan mengembangkan teknologi kamera sebagai sensornya.  Hal  tersebut  didasari  oleh  manfaat  seperti fleksibilitas yang tinggi dan nyaman digunakan untuk pengukuran dengan waktu yang lama [1].
Pengukuran  tanda  vital  ( vital  sign )  pada  manusia dengan  kamera  disebut  dengan remote  imaging photopletysmography (rIPPG atau rPPG). Prinsip kerja rPPG  sama  dengan photopletysmography (cPPG) konvensional,  yaitu  secara  optikal  mendeteksi perubahan volume darah di pembuluh darah [2]. Tidak hanya  digunakan  untuk  mendeteksi  detak  jantung ( pulse  rate,  PR )  tetapi  penggunaan  rPPG  juga  dapat dimanfaatkan  untuk  pengukuran  pernapasan  [3], tekanan  darah  [4],  variabilitas  detak  jantung  [5],  dan saturasi oksigen dalam darah [6]. Di antara parameter yang  disebutkan,  pengukuran  saturasi  oksigen  yang masih memiliki tingkat akurasi yang minim.
Tidak  hanya  tingkat  akurasi  yang  masih  minim, tetapi juga dikarenakan riset yang terbilang sedikit dan tidak  terarah  (setiap  penelitian  memiliki  konsep
tersendiri).  Dimulai  pada  tahun  2005,  penelitian pengukuran saturasi oksigen dimulai oleh Wieringa [7] dengan  menggunakan  monokrom  kamera  untuk mengetahui  potensi  penggunaan  kamera  tersebut.  Di tahun 2014 Tarassenko [8] mengajukan algoritma dan sistem pengukuran saturasi oksigen dengan menggunakan  kamera.  Dan  beberapa  peneliti  seperti Guazzi  [9],  dan  Addison  [10]  juga  memanfaatkan RGB  kamera  sebagai  sensornya.  Akan  tetapi  setiap studi tersebut memiliki perbedaan dalam algoritma dan penggunaan  parameter  (seperti spectrum gelombang yang  digunakan).  Padahal  konsep  dasar  pengukuran saturasi  oksigen  dengan  RGB  kamera  seharusnya sama  dan  membentuk  opini  bahwa  eksperimen sebelemunya tidak repetitif (dapat diulang kembali).
Pada tulisan ilmiah kali ini, kami melakukan studi dan  eksperimen  mengenai  penggunaan  RGB  kamera untuk  pengukuran  saturasi  oksigen.  Pengolahan  data dilakukan  dalam  domain  waktu  dan  frekuensi  untuk melihat  performa  kedua  domain  tersebut.  Hasil  yang diberikan  pada  penelitian  ini  diharapkan  membantu memberi pertimbangan secara konsep dan eksperimen untuk penelitian selanjutnya.

## II. P RINSIP P ENGUKURAN S ATURASI O KSIGEN DENGAN KAMERA

## A. Remote Photopletysmography (rPPG)
rPPG  terbagi  menjadi  dua  major  proses  untuk akhirnya dapat mengukur parameter tanda vital tubuh. Kedua  proses  tersebut  adalah  proses  secara  spasial ( image processing ) dan proses secara temporal ( signal processing ). Proses spasial digunakan untuk mendapatkan  lokasi  pengukuran  atau region-of- interest (ROI) dalam  satu frame gambar  dan  juga digunakan  untuk  mengubah  dua  dimensi  (2D)  piksel data  menjadi  satu  dimensi  (1D)  sinyal.  Sinyal  yang didapat  berdasarkan  perubahan  kecil  ( subtle  change ) pada  warna  kulit  dikarenakan  perubahan  volume dalam  darah.  Biasanya  sinyal  yang  didapat  dalam proses  temporal  memiliki  kualitas  yang  buruk  dan mengandung  banyak  derau  ( noise ).  Dengan  demikian sinyal  diproses  dengan  menggunakan  metode-metode temporal  proses  agar  mendapatkan  kualitas  sinyal yang  baik.  Dengan  memiliki  rasio  sinyal  dan  derau

## ISSN 2355-3286
( signal—to-noise , SNR) yang tinggi dapat meningkatkan tingkat akurasi dalam pengukuran.
Gambar 1. Pengukuran SpO 2 konvensional (A) dengan kamera (B) [11]
Gambar 2. Karakteristik optikal Hb dan HbO 2

## B. Pengkuruan Saturasi Oksigen (SpO 2 )
Perbandingan  pengukuran  secara  fisik  antara teknik  konvensional  dan  menggunakan  kamera diperlihatkan di Gambar 1. Dapat dilihat dari gambar, cara konvensional dilakukan dengan cara menempelkan sumber cahaya dan sensor nya terhadap subjek  yang  diukur  (kulit),  di  lain  pihak  pengukuran dengan kamera dilakukan tanpa menempelkan sumber cahaya  maupun  sensor  ke  subjek  yang  diukur.  Akan tetapi  dengan  adanya  jarak  antara  objek  pengukuran dan  sensor  dari  sistem  akan  terjadi  distribusi  sinyal refleksi  (cahaya  pantul)  yang  dihasilkan  akan  ter- dispersi.
Pengukuran  saturasi  oksigen  dengan  kamera memiliki prinsip dan konsep dasar yang sama dengan menggunakan pulse  oximetry konvensional.  Dimana konsepnya  adalah  mengukur  perbandingan  perbedaan karakteristik dari dua gelombang terhadap penyerapan hemoglobin  (Hb)  dan  oksi-hemoglobin  (HbO 2 ). Prinsip ini dikenal dengan sebutan beer-lambert law’s [11].  Karakteristik  penyerapan  dapat  dilihat  pada Gambar 2, terlihat pada gambar distribusi penyerapan Hb dan HbO 2 tidak konstan dan tidak linear. Terlebih
koefisien  penyerapan  juga  tidak  sama,  sehingga biasanya  dalam  aplikasi  pengukuran  saturasi  oksigen (dengan  menggukan  kamera  ataupun  konvensional) menggunakan  persamaan  dengan  regresi  linear didalamnya. Persamaan tersebut biasanya di rumuskan seperti pada Persamaan (1).
𝑆𝑝𝑂 2 = 𝐴 − 𝐵  × 𝑅𝑅 (1)
𝑅𝑅 = 𝐴𝐶  1 𝐷𝐶  1 𝐴𝐶  2 𝐷𝐶  2 (2)
Dimana  pada  Persamaan  (1),  A  dan  B  adalah konstanta  setelah  melakukan  regresi  linear  terhadap sistem  serta  RR  ( Ratio-of-ratios )  dari  persamaan  (2) adalah perbandingan karakteristik dari penyerapan Hb dan  HbO 2 oleh  kombinasi  spektrum  gelombang  yang dipakai  (  1 dan  2 ).  Untuk  penggunaan  kombinasi gelombang, konvensional pulse oximetry menggunakan cahaya merah dan cahaya infrared (IR). Terlihat  dari  Gambar  2  bahwa  cahaya  merah  lebih menyerap  Hb  daripada  penyerapan  HbO 2 (semakin besar  perbedaan  karakteristik  penyerapan  semakin baik  untuk  digunakan).  Di  sisi  lain,  cahaya  IR menyerap  HbO 2 lebih  banyak  daripada  penyerapan Hb.  Ketika  nilai  saturasi  oksigen  tinggi,  amplitudo sinyal dari cahaya merah lebih kecil dan nilai baseline nya  akan  lebih  tinggi.  Kontrasnya  nilain  amplitude sinyal  dari  cahaya  IR  lebih  besar  dan  nilai baseline nya akan lebih kecil. Hal yang sebaliknya akan terjadi apabila nilai saturasi oksigen mengecil.
Dalam  kasus  penggunaan  RGB  kamera  sebagai sensor, kita tidak menggunakan cahaya pada spektrum Infrared .  Sehingga  digunakan  pemilihan  kombinasi penggunaan  cahaya  di  spektrum  yang  dimiliki  RGB kamera.  Kombinasi  yang  digunakan  biasanya  antara cahaya  biru  dan  cahaya  merah.  Alasannya  karena dalam area yang sangat sempit spektrum biru memiliki karakteristik  yang  sama  dengan  spektrum infrared . Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Tetapi  pada realitanya  kita  tidak  bisa  memilih  bagian  kecil  dari spektrum  biru  ini.  Alasannya  karena  setiap  kamera memiliki  karaktersitik  spektrum  RGB  yang  berbeda dengan resolusi perubahan warna yang berbeda.
Berikut  merupakan  pertimbangan  –  pertimbangan dari  penggunaan  RGB  kamera  dalam  pengukuran saturasi oksigen:
1) Region-of-Interest  (ROI): pemilihan  lokasi pengukuran mempengaruhi kualitas sinyal
2) Camera  Properties :  mengetahui  karakteristik kamera menaikan keakuratan pengukuran.
3) Wavelength  Combination :  pemilihan  ialah  inti dari pengukuran saturasi oksigen
4) Environment : berpengaruh pada kualitas sinyal yang diukur
5) Measurement  Distance :  berpengaruh  pada kualitas sinyal yang diukur

## III. M ETODE
Dalam  penelitian  kali  ini  kami  menggunakan skema dan sistem rPPG seperti pada Gambar 3. Setiap frame memiliki dimensi 640 x 480 piksel pada masing masing  RGB  channel.  Untuk  mengukur  nilai  saturasi oksigen  nantinya  kita  akan  menggunakan  kombinasi kanal  merah  dan  biru.  Sistem  ini  terbagi  menjadi  dua bagian besar proses yakni spasial proses dan temporal proses, berikut rincian dari masing masing proses:

## A. Region-of-Interest (ROI)
Kami  memutuskan  untuk  memilih  pipi  sebagai lokasi pengukuran. Karena menurut penelitian [1], pipi memiliki  SNR  yang  tinggi  dibanding  dengan  lokasi lain.  Kami  menggunakan  bagian  pipi  kanan  dan bagian  pipi  kiri  sebagai  kombinasi.  Cara  menemukan ROI dengan cara mengaplikasikan Persamaan (3)–(7).
𝐶 = 𝑁𝑜𝑠𝑒 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟 (3)
𝐻𝑃𝑖𝑝𝑖 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 =   [−25 + C, 0.3 × C] (4) 𝑊𝑃𝑖𝑝𝑖 𝐾𝑎𝑛𝑎𝑛 = [5 + C, 0.7 × C] (5) 𝐻𝑃𝑖𝑝𝑖 𝑘𝑖𝑟𝑖 =   [85 + C, 0.3  × C] (6) 𝑊𝑃𝑖𝑝𝑖 𝐾𝑘𝑖𝑟𝑖 = [5 + C, 0.7 × C] (7)
Dimana  H  adalah height atau  tinggi  ROI  dalam lokasi [x, y] serta W adalah width atau lebar dari ROI dalam lokasi [x, y].

## B. KLT Tracking
Untuk  mendapatkan  sinyal  yang  stabil  ketika subjek  melakukan  gerakan,  algoritma tracking diperlukan.  Dalam  studi  ini  kami  memakai  metode dari Kande-Lucas-Tomasi (KLT) tracking [12].

## C. Signal Generation
Setelah  lokasi  yang  tepat  didapatkan  sinyal  piksel dapat  diubah  menjadi  sinyal  analog  dengan  konversi menggunakan Persamaan (8) dan (9).
𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑅,𝐿 [𝑛] = 1 𝑅𝑂𝐼 𝑎𝑟𝑒𝑎 ∑ ∑ 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑛 (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑗 ) 𝑊 𝑗=1 𝐻 𝑖=1 (8)
𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑟𝑎𝑤 [𝑛] = 𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝑅 [𝑛] +   𝑆𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 𝐿 [𝑛] 2 (9)
Dimana  n  adalah  nomor  frame  yang  diproses, ROI area merupakan luas dari ROI, H adalah tinggi ROI, W  adalah  lebar  ROI, Intensity adalah  nilai  internsitas pada  lokasi  x  dan  y.  Masing  –  masing  kanal  RGB memiliki raw sinyal  sendiri  (terbentuk  3  sinyal  dari proses ekstrasi sinyal ini).

## D. Moving Average (MVA)
Karena  sinyal  yang  dihasilkan  masih  dalam raw dan  biasanya  terdapat spike ,  untuk  menghindari amplitudo  dari  sinyal  yang  tidak  dibutuhkan.  Secara sederhana  kami  mengaplikasikan  operasi moving average (MVA).  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan Persamaan (10)
SMA = 𝑦 1 + 𝑦 2 + ⋯ + 𝑦 𝑛 𝑛 (10)
Dimana  SMA  adalah  sinyal  keluaran  dari  operasi MVA, y adalah input sinyal dari n-poin operasi (yang kami  set  10  pada  penelitian  ini).  Setiap  kanal  warna juga  melewai  operasi  ini,  sehingga  tiga  sinyal dihasilkan.

## E. Temporal Filter
Lalu  untuk  menghilangkan  derau  yang  terdapat pada  sinyal  biasanya  dalam  bentuk motion  artifact noise atau ambient  light  noise diperlukan  filter temporal.  Kami  membentuk  IIR  butterworth  filter dengan  4  orde  untuk  menyeleksi  sinyal  diantara frekuensi  detak  janutung  [0.8  3.4]  Hz  atau  [48  204] beat per minute (BPM).

## F. AC and DC Component Definition
Komponen  AC  dan  DC  diperlukan  untuk mengukur  nilai  saturasi  oksigen.  Dengan  AC  adalah nilai  amplitudo  sinyal  dan  DC  adalah  nilai baseline sinyal
G. Calculate SpO 2
Pada akhirnya kita dapat menghitung nilai saturasi oksigen  dalam  domain  waktu  maupu  dalam  domain frekuensi.  Dengan  domain  waktu  kita  dapat menggunakan Persamaan (10) dan (11)
Gambar 3 rPPG untuk pengukuran saturasi oksigen

## ISSN 2355-3286
𝑅𝑅 = 𝐴𝐶 𝑅𝑒𝑑 𝐷𝐶 𝑅𝑒𝑑
𝐴𝐶 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝐷𝐶 𝐵𝑙𝑢𝑒 (10) 𝑆𝑝𝑂2 = 𝐶1 − 𝐶2 ∗ 𝑅𝑅 (11)
Dimana  C1  dan  C2  merupakan  hasil  regresi  dari pengukuran.  Dan  untuk  frekuensi  domain  kami menggunakan  Persamaan  (12)  untuk  mendapatkan nilai  RR  dan  menggunakan  Persamaan  (11)  untuk kaslkulasi akhirnya.
𝑅𝑅 = log(𝐹 𝑟𝑒𝑑 ) /log (𝐹 𝑏𝑙𝑢𝑒 ) (12)
Dengan  F  adalah  frekuensi  dengan power yang maksimum  (biasanya  menunjukan  detak  jantung) yang  diperoleh  dengan  menggunakan  64  point. fast fourier transform (FFT)

## IV. EKSPERIMEN DAN H ASIL
Bentuk  sinyal  yang  dihasilkan  oleh  teknik  rPPG yang  diusulkan  oleh  kami  seperti  Gambar  4.  (a)  dan (b) merupakan bentuk sinyal yang digenerasi dari nilai piksel untuk kanal merah dan biru secara berturut. (c) dan  (d)  merupakan  sinyal  merah  dan  biru  setelah dilakukan operasi MVA. Sinyal (e) ialah sinyal setelah temporal  processing  dan  juga  merupakan  komponen AC  (pada  gambar:  sinyal  oranye  adalah  sinyal  dari kanal  biru  dan  sinyal  biru  adalah  sinyal  dari  kanal merah).  Dan  gambar  (f)  merupakan  perbandingan komponen DC dari sinyal kanal biru dan merah (pada gambar:  sinyal  oranye  adalah  sinyal  dari  kanal  biru dan  sinyal  biru  adalah  sinyal  dari  kanal  merah). Kualitas  sinyal  dapat  dihitung  dengan  SNR  pada Persamaan  (13)  yaitu  perbandingan spectrum  power dimana  spektrum  frekuensi  detak  jantung  berada dengan spectrum power sisanya. SNR pada raw sinyal biasanya  -5dB,  lalu  setelah  operasi  MVA  akan  naik menjadi  -2dB,  dan  pada  sinyal  akhirnya  nanti  akan bernilai hingga 9 dB.
𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 ∑ (𝑈(𝑓)𝑆(𝑓)) 2 𝑓𝑚𝑎𝑥=3.4 𝑓𝑚𝑖𝑛=0.8 ∑ (1 − 𝑈(𝑓)𝑆(𝑓)) 2 𝑓𝑚𝑎𝑥=3.4 𝑓𝑚𝑖𝑛=0.8 (13)
Di  dalam  penelitian  ini  kami  melakukan eksperimen dengan menggunakan RGB  kamera C920 dari  Logitech  yang  dioptimasi  dengan  kecepatan  30 frames  per  second (fps).  Eksperimen  dilakukan dengan  menggunakan  dua  subjek  dengan  warna  kulit tipe  II  dan  III  dengan  jarak  pengukuran  30  cm  dari kamera. Setiap subjek akan diukur sebanyak lima kali pengukuran,  dengan  panjang  setiap  pengukuran selama 150 detik.
Prosedur  pengukuran  yakni  dengan  melakukan aktivitas pernapasan normal dan tahan nafas.  10 detik pertama  dalam  pengukuran  subjek  diminta  untuk bernapas  normal,  selanjutnya  subjek  diminta  untuk tahan nafas  selama  45  –  60  detik hal  ini  cukup untuk mendapat penurunan nilai saturasi oksigen hingga 9%,
sisa  waktu  dapat  digunakan  subjek  untuk  bernapas normal kembali.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 4 Bentuk keluaran sinyal
Gambar 5 Hasil pengukuran: relasi RR pada RGB kamera dengan SpO 2
Gambar 6 Teoretis hubungan saturasi oksigen dengan RR pada RGB kamera [13]
Hasil  pengukuran  kami  terlihat  pada  Gambar  5, dimana  gambar  ini  menjelaskan  relasi  hubungan antara  nilai  RR  atau  perbandingan  dua  buah  kanal yakni  biru  dan  merah  dengan  nilai  saturasi  oksigen. Hasilnya  yakni  tidak  signifikannya  perubahan  RR terhadap  perubahan  SpO 2 artinya  resolusi  yang diberikan  kombinasi  dua  buah  kanal  ini  tidak  begitu baik.  Karena  untuk  mengubah  1%  nilai  dalam  SpO 2 perubahan RR hanya 0.1-0.2.

## V. D ISKUSI
Hasil eksperimen yang diberikan pada eksperimen ini  sesuai  dengan  teori.  Gambar  6  merupakan perhitungan  dari  simulasi  yang  dilakukan  oleh penelitian [13]. Dapat dilihat dari gambar bahwa pada RGB space perubahan  RR  memiliki  resolusi  yang sangat  kecil  kurang  dari  0.5  untuk  setiap  perubahan terhadap  perubahan  saturasi  oksigen.  Dibandingkan dengan  kombinasi  spektrum  yang  laincontoh  nya cahaya  merah  dan  cahaya infrared (pada  gambar direpresentasikan  warna  hitam  solid)  yang  memiliki perubahan  RR  yang  sangat  mencolok  terhadap perubahan nilai SpO 2. . Sehingga perubahan SpO 2 akan dapat dilihat dengan mudah.

## K ESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  eksperimen  untuk mengetahui  potensi  penggunaan  RGB  kamera  untuk pengukuran saturasi oksigen. Hasilnya yakni kombinasi  kanal  biru  dan  merah  pada  RGB  kamera tidak  mampu  menangkap  perubahan  nilai  SpO 2 .  Hal ini  sesuai  dengan  teori  mengenai  kombinasi  kedua kanal  ini.  Sebagai  penelitian  selanjutnya  perlu diinvestigasi  adanya  teknik  lain  selain  menggunakan prinsip beer-lambert law dalam  pengukuran  saturasi oksigen dalam darah menggunakan RGB kamera.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  BEST- Lab  sebagai  tempat  dilakukan  penelitian  dan  Mr. Chen-Yueh yang berkenan menjadi subjek.
D AFTAR P USTAKA
[1] Y.  C.  Lin,  G.  Y.  Lin  and  Y.  H.  Lin,  “Development  of  a FPGA-based  contactless  pulse  rate  detection  system,”  2016 2nd  International  Conference  on  Intelligent  Green  Building and Smart Grid (IGBSG), Prague, 2016, pp. 1-5.. [2] A.  B.  Hertzman  and  C.  R.  Spealman,  “Observations  on  the finger  volume  pulse  recorded  photoelectrically,”  Amer.  J. Physiol. Meas., vol. 119, pp. 334-335, 1937.
[3] F.  Benetazzo,  A.  Freddi,  A.  Monteriù  and  S.  Longhi, “Respiratory  rate  detection  algorithm  based  on  RGB-D camera: theoretical background and experimental results,” in Healthcare Technology Letters, vol. 1, no. 3, pp. 81-86, 2014.
[4] A.  Secerbegovic,  J.  Bergsland,  P.  S.  Halvorsen,  N. Suljanovic,  A.  Mujcic  and  I.  Balasingham,  “Blood  pressure estimation  using  video  plethysmography,”  2016  IEEE  13th International  Symposium  on  Biomedical  Imaging  (ISBI), Prague, 2016, pp. 461-464.
[5] K.  Alghoul,  S.  Alharthi,  H.  Al  Osman  and  A.  El  Saddik, “Heart Rate Variability Extraction From Videos Signals: ICA vs. EVM Comparison,”  in IEEE Access, vol. 5,
[6] D.  Shao et  al .,  “Noncontact  Monitoring  of  Blood  Oxygen Saturation  Using  Camera  and  Dual-Wavelength  Imaging System,”  in IEEE  Transactions  on  Biomedical  Engineering , vol. 63, no. 6, June 2016.
[7] Wieringa, F. P., Mastik, F., &Steen, A. F. W.van der. (2005). Contactless  Multiple  Wavelength  Photoplethysmographic Imaging:  A  First  Step  Toward  “SpO2  Camera”  Technology. Annals of Biomedical Engineering, 33(8), pp. 1034–1041.
[8] Tarassenko,  L.,  Villarroel,  M.,  Guazzi,  A.,  Jorge,  J.,  Clifton, D. A., &Pugh, C. (2014). Non-contact video-based vital sign monitoring  using  ambient  light  and  auto-regressive  models. Physiological Measurement, 35(5), 807.
[9] Guazzi, A. R., Villarroel, M., Jorge, J., Daly, J., Frise, M. C., Robbins,  P.  A.,  &Tarassenko,  L.  (2015).  Non-contact measurement  of  oxygen  saturation  with  an  RGB  camera. Biomedical Optics Express, 6(9), 3320..
[10] Addison P. S. (2016). Modular continuous wavelet processing of biosignals: extracting heart rate and oxygen saturation from a video signal. Healthcare technology letters, 3(2), 111-5.
[11] Verkruysse, W., Bartula, M., Bresch, E., Rocque, M., Meftah, M.,  &  Kirenko,  I.  (2017).  Calibration  of  Contactless  Pulse Oximetry. Anesthesia and Analgesia, 124(1), 136–145.
[12] Carlo  Tomasi  and  Takeo  Kanade.  Detection  and  Tracking  of Point Features. Carnegie Mellon University Technical Report CMU-CS-91-132, April 1991.
[13]    Liu,  He  &  Ivanov,  Kamen  &  Wang,  Yadong  &  Wang,  Lei. (2015).  A  novel  method  based  on  two  cameras  for  accurate estimation  of  arterial  oxygen  saturation.  BioMedical Engineering OnLine. 14.