心房颤动，也就是异常心律的普通表现形式，在美国，目前约有300多万病人患有这样的疾病。但是，据研究人员估计，约有30%的心房颤动患者一直未到医疗治疗。
这项研究对一款新网络摄像头进行了测试，研究人员将网络摄像头当作是治疗心脏病的诊断工具，并应用了施乐公司研发的一个算法进行编程，通过新编程后的网络摄像头对参与测试人员的面部进行了扫描，从而掌握面部肤色的细微变化。肤色的某些变化，通过人眼往往无法觉察，但却可以体现出人是否患有心律不齐等症状。
网络摄像头还可以检测到的血红素高含量，高水平的血红素能够体现出更多的绿色光谱。在血压流经面部时，这种网络摄像头通过检测绿色光谱的映象，从而发挥检测作用。由于人的面部皮肤最薄，而且血管也最接近于皮肤表面，因此，扫描人的面部就最容易捕捉到面部血色的变化情况。
研究人员共对11位参与者进行了测试，测试了他们的心房颤动，以及心电图变化情况，因此研究人员还可以在时长15秒钟面部扫描期间对这些参与者的心脏电活动情况进行检测。研究人员发现，网络摄像头捕捉的肤色会随着心电图检测到的心率而相应的变化。
这种视频监控方法，也称作“视频瀑体积测量法(videoplethymography)”，相比较自动心电图测量法的17%到29%的错误率而言，其错误率约为20%。
鉴于目前仍处于试验研究阶段，因此，更多的研究工作还要开展。目前，研究人员仍在使用相同的技术，拟对更多的人进行研究，未来的研究对象不仅要包括患有心律不齐的人员，而且还要包括正常心律的人。
总体而言，此项研究还是为了找到更加精确的技术，从而帮助检测其它各种类型的心脏疾病。
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