> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.elata.bio/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Empezando > Medición de frecuencia cardíaca basada en cámara con @elata-biosciences/rppg-web ## ¿Qué es rPPG? La fotopletismografía remota (rPPG) extrae la frecuencia cardíaca de cambios sutiles de color en la piel del rostro capturados por una cámara estándar. No se necesita ningún sensor de contacto, sólo una cámara web. *** ## Cuándo utilizar este paquete Utilice `@elata-biosciences/rppg-web` cuando su aplicación necesite: * procesamiento de bioseñales basado en cámara en el navegador * una API de sesión rPPG de nivel superior en lugar de una orquestación WASM sin formato * diagnósticos y ayudantes de aplicaciones en torno a rPPG sesiones *** ## Instalación ```bash pnpm theme={null} pnpm add @elata-biosciences/rppg-web ``` ```bash npm theme={null} npm install @elata-biosciences/rppg-web ``` Requisitos: Node.js 20+, navegador con acceso a cámara y soporte WebAssembly . *** ## Uso recomendado: `createRppgSession` Para la mayoría de las aplicaciones de navegador, comience con `createRppgSession()`. Maneja WASM inicio, captura de fotogramas, orquestación de ROI, diagnóstico y limpieza. ```typescript theme={null} import { createRppgSession } from "@elata-biosciences/rppg-web"; const session = await createRppgSession({ video: videoEl, sampleRate: 30, backend: "auto", faceMesh: "off", onDiagnostics: (diagnostics) => { console.log(diagnostics.state.status, diagnostics.faceTrackingMode); console.log(diagnostics.framesSeen, diagnostics.totalSamplesReceived); }, }); const metrics = session.getMetrics(); console.log("BPM:", metrics.bpm); // Stop processing on cleanup. Release the MediaStream you acquired separately. await session.dispose(); for (const track of (videoEl.srcObject as MediaStream | null)?.getTracks() ?? []) { track.stop(); } ``` Utilice `createManagedRppgSession()` si también desea un reinicio automático después de fallas en el procesador del terminal. *** ## Guía de diagnóstico Cada carga útil de diagnóstico de sesión incluye estado, códigos de problema, estadísticas de muestreo e información de falla del procesador. * Si `session.state.status` se convierte en `failed`, trate el procesador subyacente como terminal y vuelva a crear la sesión. * Si `backend: "auto"` vuelve a un modo de backend no disponible, los diagnósticos informan de ese estado en lugar de fallar silenciosamente. *** ## Avanzado: `RppgProcessor` Para una orquestación personalizada, vaya directamente a `RppgProcessor` . Úselo solo cuando necesite algo que `createRppgSession()` no proporciona. Si está depurando, compare primero con `createRppgSession()` . ```typescript theme={null} import { RppgProcessor, loadWasmBackend } from "@elata-biosciences/rppg-web"; const backend = await loadWasmBackend(); // null if the packaged WASM can't be loaded if (!backend) throw new Error("rPPG WASM backend unavailable"); const processor = new RppgProcessor(backend, 30); // backend, sampleRate // Feed green-channel intensity from face ROI each frame processor.pushSample(performance.now(), greenIntensity); const metrics = processor.getMetrics(); console.log("BPM:", metrics.bpm); ``` ### Constructor ```typescript theme={null} new RppgProcessor(backend: Backend, sampleRate: number, windowSeconds?: number) ``` | Parámetro | Tipo | Descripción | | - | - | - | | `backend` | `Backend` | Un objeto backend, generalmente de `loadWasmBackend()` | | `sampleRate` | `number` | Cuadros esperados por segundo (por ejemplo, 30) | | `windowSeconds` | `number` | Longitud de la ventana de análisis en segundos (predeterminado: 5) | ### Empujando muestras ```typescript theme={null} processor.pushSample(timestampMs, intensity); // green channel only processor.pushSampleRgb(timestampMs, r, g, b, skinRatio?); processor.pushSampleRgbMeta(timestampMs, r, g, b, skinRatio?, motion?, clipRatio?); ``` ### Métricas | Campo | Tipo | Descripción | | - | - | - | | `bpm` | `number \| null` | Estimación final de la frecuencia cardíaca. `null` durante el calentamiento (aproximadamente 10 s) o cuando el backend no está disponible. | | `confidence` | `number` | 0 a 1. Controle su interfaz de usuario en esto: muestre BPM solo por encima de su umbral (por ejemplo, 0,5). | | `signal_quality` | `number` | Calidad de señal de cámara sin procesar de 0 a 1, desde proporción de piel, movimiento y recorte | | `spectral_bpm` | `number \| null` | Estimación en el dominio de la frecuencia (FFT) | | `acf_bpm` | `number \| null` | Estimación de autocorrelación | | `reason_codes` | `string[]` | Por qué la confianza es baja, por ejemplo `low_skin_ratio` o `high_motion` | *** ## Orientación sobre resultados y calidad Para aplicaciones de consumo, mantenga el seguimiento facial (`faceMesh: "auto"`u omita la opción) a menos que necesite deliberadamente el respaldo del fotograma de video. Los ejemplos anteriores utilizan `"off"` para hacer explícita la alternativa; ese modo no localiza las regiones de la piel del rostro. La fuente SDK actual también proporciona `CaptureConfidenceScorer`: confianza en movimiento e iluminación para captura y calibración, aparte de la confianza en el dominio del pulso. Utilice la calidad y publique la selección en lugar de presentar cada estimación numérica como confiable. Las API de fuente avanzada incluyen características de fisiología relativa a la línea de base, interpretación genérica de activación/recuperación, reconstrucción de forma de onda opcional y proxies de morfología experimental. Una puntuación de activación fisiológica no es una valencia emocional, un afecto facial, un diagnóstico de estrés ni una medición clínica. El efecto derivado de la cara es una API separada. La reconstrucción de formas de onda aprendidas requiere un artefacto modelo proporcionado por la persona que llama y sigue siendo una ruta de diagnóstico opcional. Estas API deben estar vinculadas a la versión del paquete realmente instalada; La fuente del repositorio actual puede contener características más recientes que la versión npm. Consulte el [paquete actual README](https://github.com/Elata-Biosciences/elata-bio-sdk/blob/main/packages/rppg-web/README.md). ## Exportaciones clave * `createRppgSession` * `createManagedRppgSession` * `RppgProcessor` * `loadWasmBackend` * `createRppgAppAdapter` * `createRppgAppMonitor` * `normalizeRppgError` * `computeTraceWaveformDebug` * `ensureVideoPlaying` ***