생리 데이터는 말없는 가정을 벌합니다. 필터 설정, 아티팩트 제거 임계값, 어긋난 이벤트 마커 하나가 하류의 모든 통계를 조용히 바꿔 놓을 수 있습니다. 뉴트로픽의 신호 파이프라인은 그 결정들을 소리 나게 만들도록 설계되었습니다. 아래 스크린샷은 샘플 얼굴 영상(20초, 30 fps)을 다룬 실제 세션의 것입니다.
1단계 — 녹화에서 명시적 단계로
EDA, ECG, 호흡, 아이트래킹 녹화 — 또는 그냥 영상 — 를 불러오면 에이전트가 전처리 파이프라인 — 필터링, 아티팩트 처리, 이벤트 마커 기준 에포킹 — 을 명시적이고 편집 가능한 단계로 제안합니다. 아무것도 조용히 적용되지 않습니다. 모든 선택이 명시되고 수정 가능합니다.
/analyze Analyze the uploaded face video: extract facial action units and expression over time and estimate heart rate from remote PPG (rPPG). Plot the AU time series and the rPPG signal with the estimated BPM, and summarize the results.
2단계 — 시간에 따른 표정 액션 유닛
얼굴 랜드마커가 프레임마다 실행되고 액션 유닛 점수(여기서는 AU06, AU07, AU10, AU12, AU25)가 시간 축에 그려집니다 — 플롯 뒤의 CSV도 옆에 저장됩니다.
3단계 — 센서 없는 심박수
세 가지 색공간 rPPG 알고리즘(POS, CHROM, GREEN)을 실행해 비교합니다. 맥박 파형과 스펙트럼이 72.0 bpm을 냅니다 — 녹화의 정답과 일치 — 그리고 SNR이 보고되어 얼마나 신뢰할지 알 수 있습니다.
4단계 — 알고리즘을 명시하는 리포트
리포트는 파이프라인 — 랜드마커, 세 가지 맥박 추출 알고리즘, 윈도 — 과 수치를 명시하므로 심사자가 영상에서 심박수까지의 경로를 따라갈 수 있습니다.
멀티모달 입력, 한 세션에서
서로 다른 장비의 녹화는 시간에 대해 좀처럼 합의하지 않습니다. 뉴트로픽은 영상·EDA·ECG 각 스트림을 같은 세션 안에서 각자의 원녹화로부터 처리하며 조용히 합치지 않습니다. 특징을 합치기 전에 동기 마커로 장비 간 오프셋을 확인하세요 — 200 ms 오프셋이 허위 발견이 되지 않도록.
특징과 통계를 한곳에서
- SCR 개수와 진폭, EDA의 긴장성·위상성 분해.
- 녹화 길이 주의사항이 붙은 시간·주파수 영역 HRV 지표.
- 조건·에포크별 표정 액션 유닛 강도와 시선 지표.
- 참조 방식이 명시된 EEG 밴드 파워, ERP, ERD/ERS, SSVEP 파이프라인.
특징 표는 혼합모형이나 조건 비교로 곧장 흘러가고, 검토 에이전트가 다른 분석과 마찬가지로 통계 가정을 점검합니다.
불확실성에 정직하게
분야의 의견이 갈리는 곳 — 짧은 녹화의 HRV 지표, EDA 분해 방법 — 에서는 한 연구실의 관행을 정답처럼 제시하는 대신 그렇다고 말하고 방법론 문헌을 인용합니다.
