本研究提出了PhysMamba框架，旨在提高远程光容积测量方法在长时间序列中的效率。通过结合时间差分Mamba块和双流SlowFast架构，显著提升了生理信号的捕捉与分析能力，展现了广泛的应用潜力。

通过使用 Mamba-2 模型和交互式的双流时频模型 PhysMamba，以及应用 Cross-Attention State Space Duality（CASSD）模块来改善信息交流和特征互补性，验证结果显示 PhysMamba 在各种场景下取得了最先进的性能，尤其在复杂环境中，展示了它在实际远程心率监测应用中的潜力。