PhysLLM: Harnessing Large Language Models for Cross-Modal Remote Physiological Sensing
作者: Yiping Xie, Bo Zhao, Mingtong Dai, Jian-Ping Zhou, Yue Sun, Tao Tan, Weicheng Xie, Linlin Shen, Zitong Yu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-06
💡 一句话要点
PhysLLM：利用大语言模型进行跨模态远程生理信号感知
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 远程生理信号感知 rPPG 大语言模型 跨模态学习 生理信号处理
📋 核心要点
- 传统rPPG易受光照和运动影响，且时间建模能力有限，难以准确提取生理信号。
- PhysLLM通过文本原型引导(TPG)和双域平稳(DDS)算法，结合LLM的强大建模能力，实现跨模态生理信号感知。
- 实验表明，PhysLLM在多个基准数据集上实现了SOTA性能，显著提升了在复杂环境下的鲁棒性和准确性。
📝 摘要（中文）
远程光电容积脉搏波(rPPG)技术能够实现非接触式生理测量，但极易受到光照变化、运动伪影和有限时间建模的影响。大型语言模型(LLM)擅长捕捉长程依赖关系，为解决这些问题提供了潜在方案，但由于其以文本为中心的设计，难以处理rPPG信号的连续性和噪声敏感性。为了弥合这一差距，我们提出了PhysLLM，一个协同优化框架，将LLM与特定领域的rPPG组件相结合。具体而言，提出了文本原型引导(TPG)策略，通过将血流动力学特征投影到LLM可解释的语义空间中，从而建立跨模态对齐，有效弥合生理信号和语言token之间的表征差距。此外，提出了一种新的双域平稳(DDS)算法，通过自适应时频域特征重加权来解决信号不稳定性。最后，rPPG任务特定的线索通过生理统计、环境上下文回答和任务描述系统地注入生理先验知识，利用跨模态学习来整合视觉和文本信息，从而能够动态适应诸如可变光照和受试者运动等具有挑战性的场景。在四个基准数据集上的评估表明，PhysLLM实现了最先进的准确性和鲁棒性，展示了在光照变化和运动场景中的卓越泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：远程光电容积脉搏波(rPPG)技术虽然可以非接触地测量生理信号，但其性能严重依赖于稳定的环境条件。光照变化、运动伪影以及个体差异等因素都会引入噪声，使得从视频中准确提取心率等生理指标变得非常困难。此外，传统方法在时间建模方面存在局限性，难以捕捉rPPG信号中的长程依赖关系。
核心思路：PhysLLM的核心思路是将rPPG信号处理与大型语言模型(LLM)相结合，利用LLM强大的语义理解和长程依赖建模能力来提升rPPG的性能。通过将生理信号特征映射到LLM可理解的语义空间，并结合领域知识，实现跨模态的协同优化。这样既能利用LLM的优势，又能克服其在处理连续、噪声敏感信号方面的不足。
技术框架：PhysLLM框架主要包含三个关键模块：文本原型引导(TPG)、双域平稳(DDS)算法和rPPG任务特定线索注入。首先，TPG将血流动力学特征投影到LLM的语义空间，建立跨模态对齐。其次，DDS算法通过自适应时频域特征重加权来解决信号不稳定性。最后，通过生理统计、环境上下文回答和任务描述等方式，将生理先验知识注入到模型中，利用跨模态学习来整合视觉和文本信息。
关键创新：PhysLLM的关键创新在于其跨模态融合的思想，以及针对rPPG信号特点设计的TPG和DDS算法。TPG策略有效地弥合了生理信号和语言token之间的表征差距，使得LLM能够更好地理解和处理rPPG信号。DDS算法则解决了信号不稳定性问题，提高了模型的鲁棒性。
关键设计：TPG策略的关键在于如何将血流动力学特征有效地映射到LLM的语义空间。具体实现方式未知，可能涉及到特定的嵌入方法或损失函数设计。DDS算法的关键在于如何自适应地进行时频域特征重加权，以抑制噪声并保留有用的生理信息。rPPG任务特定线索注入的具体实现方式也未知，可能涉及到特定的prompt设计或知识图谱的构建。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PhysLLM在四个基准数据集上取得了SOTA性能，证明了其优越的准确性和鲁棒性。尤其是在光照变化和运动场景下，PhysLLM的性能提升尤为显著，表明其具有很强的泛化能力。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出PhysLLM实现了最先进的准确性和鲁棒性。
🎯 应用场景
PhysLLM具有广泛的应用前景，包括远程医疗、健康监测、智能家居、驾驶员疲劳检测等。该技术可以实现非接触式的生理信号监测，降低了医疗成本，提高了用户体验。未来，PhysLLM有望与其他智能设备集成，构建更加智能化的健康管理系统。
📄 摘要（原文）
Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-contact physiological measurement but remains highly susceptible to illumination changes, motion artifacts, and limited temporal modeling. Large Language Models (LLMs) excel at capturing long-range dependencies, offering a potential solution but struggle with the continuous, noise-sensitive nature of rPPG signals due to their text-centric design. To bridge this gap, we introduce PhysLLM, a collaborative optimization framework that synergizes LLMs with domain-specific rPPG components. Specifically, the Text Prototype Guidance (TPG) strategy is proposed to establish cross-modal alignment by projecting hemodynamic features into LLM-interpretable semantic space, effectively bridging the representational gap between physiological signals and linguistic tokens. Besides, a novel Dual-Domain Stationary (DDS) Algorithm is proposed for resolving signal instability through adaptive time-frequency domain feature re-weighting. Finally, rPPG task-specific cues systematically inject physiological priors through physiological statistics, environmental contextual answering, and task description, leveraging cross-modal learning to integrate both visual and textual information, enabling dynamic adaptation to challenging scenarios like variable illumination and subject movements. Evaluation on four benchmark datasets, PhysLLM achieves state-of-the-art accuracy and robustness, demonstrating superior generalization across lighting variations and motion scenarios.