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一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法

阅读：293发布：2020-05-18

专利汇可以提供一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及容积脉搏波临床的检测技术领域，具体为一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，该方法包括如下步骤：步骤a：提取人脸区域的确定；步骤b：信号源和噪声源的提取；步骤c：检测者运动信号的确定；步骤d：噪音信号的处理；本发明通过摄像头提取容积血流脉搏信号的过程中，很好的降低运动噪声的功能，对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响，从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。，下面是一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤a：提取区域的确定：使提取摄像头与检测者的间距保持在0.5～1m；
步骤b：信号源和噪声源的提取：使检测者的脸部处于摄像头检测区域内部，确定人脸区域，并把此区域图像的像素值平均，使得人脸区域的视频变为一个信号，此信号为摄像头提取检测者容积脉搏波信号和检测者头部运动产生的噪声信号，记为d(n)，括号中的n表示第n个采样；
步骤c：检测者运动信号的确定：将检测者头部的运动按照x、y、z三个方向描述，当人脸检测区域面积大小变化时，认为人脸在z轴变化，当人脸检测区域在横向和纵向移动时，认为人脸在x和y轴变化；摄像头采集检测者头部在人脸检测区域变化在x、y、z三个方向上的物理变化，测量到运动产生的加速度，从而表征运动噪声，记为表示为：
其中，H为自适应滤波器系数数量；
步骤d：噪音信号的处理：通过检测计算机内的自适应滤波器将噪声信号进行消噪处理；对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响；从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。
2.如权利要求1所述的一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，其特征在于，所述步骤d中自适应滤波器滤波的滤波方法具体为：自适应滤波的目的是从摄像头获取的信号中滤除运动噪声信号提取与容积脉搏血流相关信号，输出x'(n)，具体过程如下：
其中，WT(n)为自适应滤波系数向量，表示为：WT(n)＝[w1(n),w2(n),...,wH(n)]；
摄像头获得的人脸区域信号与运动噪声滤波后信号的差值如下所示：
自适应数字滤波器的滤波系数WT(n)的变化与信号e(n)有关，根据e(n)的值大小而自动调整WT(n)，使之适合下一时刻的输入u(n+1)，以便使输出x'(n+1)接近于所期望的容积血流脉搏相关信号。
3.如权利要求2所述的一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，其特征在于，所述调T
整W(n)的方法为最小均方根方法、最小二乘法、变换域方法或共扼梯度方法中的一种。

说明书全文

一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法

技术领域

[0001] 本发明涉及容积脉搏波临床的检测技术领域，尤其涉及一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法。

背景技术

[0002] 容积脉搏波临床的检测方法是PPG，它是一种光学测量方法检测组织微血管中血容量变化。PPG 信号的检测装置主要由一个照亮组织的光源和一个测量与组织内血容量相关光强度变化信息的光电检测器组成；指夹夹住手指端并屏蔽外界环境光，指夹内的光源发射一定波长的光照射到手指端表面，由于皮肤、血液等对光的吸收或反射能力不同，且心脏的舒张和收缩运动使动脉血容量呈周期性脉动变化，从而使得光电传感器接收到光的强度随血容积的改变也呈周期性的变化，可以得到容积脉搏波。经过半个多世纪的研究，PPG有着广泛的临床应用；PPG可以提取许多的生理信息，包括心率、呼吸率、SpO2和血压等，另外还可以评估血管功能参数，如动脉硬化强度、血管壁弹性、左心室射血时间和血压变异性等；PPG被当前临床医学界公认的检测容积脉搏波最可靠、最准确、最好的方法，并被当作容积脉搏波金标准的检测方法。

[0003] 在环境光条件下使用摄像头可以提取容积脉搏波；它是借助容积脉搏成像(Photoplethysmographic imaging,PPGi)在活体组织中检测血液容积变化的方法。在活体组织中，皮肤、肌肉和组织等对光的吸收在整个血液循环中是保持恒定不变的，而皮肤内的血液容积在心脏收缩舒张作用下呈脉动性变化；当心脏收缩时外周血管血容量最多，光吸收量也最大，皮肤表面的光强也最小；而心脏舒张时外周血管血容量最少，光吸收量也最小，皮肤表面的光强也最大；摄像头对人体表面皮肤成像，成像亮度随着光强呈脉动性变化，通过对图像像素平均使二维信号转化为一维信号就可以获得容积脉搏波。

[0004] 人的体表区域如人脸放到一个普通摄像头或摄像机镜头前1米左右的距离，利用图像分割技术提取体表区域的图像，并平均图像阵列像素使二维信号转化为一维信号提取容积脉搏波，再通过现代信号处理技术可以获得心率、心率变异性、脉率、脉率变异性、呼吸率等生命体征信息。

[0005] 通过普通摄像头距离人1米左右采集人脸区域图像并把此区域图像的像素值平均，使得人脸区域的视频变为一个信号，此信号可以提取容积脉搏波，进而计算出人体心率，呼吸率等生理信息；然而，由于受到运动伪迹的限制，摄像头在检测容积脉搏波上受到极大干扰。

发明内容

[0006] 本发明克服了上述现有技术的不足，提供了一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法。本发明通过摄像头提取容积血流脉搏信号的过程中，很好的降低运动噪声的功能，对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响；从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。

[0007] 本发明的技术方案：

[0008] 一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，包括如下步骤：

[0009] 步骤a：提取区域的确定：使提取摄像头与检测者的间距保持在0.5～1m；

[0010] 步骤b：信号源和噪声源的提取：使检测者的脸部处于摄像头检测区域内部，确定人脸区域，并把此区域图像的像素值平均，使得人脸区域的视频变为一个信号，此信号为摄像头提取检测者容积脉搏波信号和检测者头部运动产生的噪声信号，记为d(n)，括号中的n表示第n个采样；

[0011] 步骤c：检测者运动信号的确定：将检测者头部的运动按照x、y、z三个方向描述，当人脸检测区域面积大小变化时，认为人脸在z轴变化，当人脸检测区域在横向和纵向移动时，认为人脸在x和y轴变化；摄像头采集检测者头部在人脸检测区域变化在x、y、z三个方向上的物理变化，测量到运动产生的加速度，从而表征运动噪声，记为表示为：

[0012]

[0013] 其中，H为自适应滤波器系数数量；

[0014] 步骤d：噪音信号的处理：通过检测计算机内的自适应滤波器将噪声信号进行消噪处理；对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响；从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。

[0015] 上述的一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，所述步骤d中自适应滤波器滤波的滤波方法具体为：自适应滤波的目的是从摄像头获取的信号中滤除运动噪声信号提取与容积脉搏血流相关信号，输出x'(n)，具体过程如下：

[0016]

[0017] 其中，WT(n)为自适应滤波系数向量，表示为：WT(n)＝[w1(n),w2(n),...,wH(n)]；

[0018] 摄像头获得的人脸区域信号与运动噪声滤波后信号的差值如下所示：

[0019]

[0020] 自适应数字滤波器的滤波系数WT(n)的变化与信号e(n)有关，根据e(n)的值大小而自动调整WT(n)，使之适合下一时刻的输入u(n+1)，以便使输出x'(n+1)接近于所期望的容积血流脉搏相关信号。

[0021] 上述的一种容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，所述调整WT(n)的方法为最小均方根方法、最小二乘法、变换域方法或共扼梯度方法中的一种。

[0022] 本发明相对于现有技术具有以下有益效果：

[0023] 本发明基于摄像头提取容积血流脉搏信号的过程中，很好的降低运动噪声的功能，对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响；从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。附图说明

[0024] 图1为本发明的目的是从输出信号中提取真实准确的期望信号的工作方法示意图。实施例

[0025] 以下将结合附图对本发明进行详细说明。

[0026] 实施例一：

[0027] 本实施例的容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，包括如下步骤：

[0028] 步骤a：提取区域的确定：使提取摄像头与检测者的间距保持在0.5～1m；

[0029] 步骤b：信号源和噪声源的提取：使检测者的脸部处于摄像头检测区域内部，确定人脸区域，并把此区域图像的像素值平均，使得人脸区域的视频变为一个信号，此信号为摄像头提取检测者容积脉搏波信号和检测者头部运动产生的噪声信号，记为d(n)，括号中的n表示第n个采样；

[0030] 步骤c：检测者运动信号的确定：将检测者头部的运动按照x、y、z三个方向描述，当人脸检测区域面积大小变化时，认为人脸在z轴变化，当人脸检测区域在横向和纵向移动时，认为人脸在x和y轴变化；摄像头采集检测者头部在人脸检测区域变化在x、y、z三个方向上的物理变化，测量到运动产生的加速度，从而表征运动噪声，记为表示为：

[0031]

[0032] 其中，H为自适应滤波器系数数量；

[0033] 步骤d：噪音信号的处理：通过检测计算机内的自适应滤波器将噪声信号进行消噪处理；对带有运动噪声和容积血流脉搏波的输入信号，通过运动噪声参考信号进行滤波降噪，很好的降低了运动噪声的影响；从而为提取心率和呼吸率信息提高了准确度。

[0034] 实施例二：

[0035] 本实施例的容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，在实施例一的基础上，进一步限定所述步骤d中自适应滤波器滤波的滤波方法具体为：自适应滤波的目的是从摄像头获取的信号中滤除运动噪声信号提取与容积脉搏血流相关信号，输出x'(n)，具体过程如下：

[0036]

[0037] 其中，WT(n)为自适应滤波系数向量，表示为：WT(n)＝[w1(n),w2(n),...,wH(n)]；

[0038] 摄像头获得的人脸区域信号与运动噪声滤波后信号的差值如下所示：

[0039]

[0040] 自适应数字滤波器的滤波系数WT(n)的变化与信号e(n)有关，根据e(n)的值大小而自动调整WT(n)，使之适合下一时刻的输入u(n+1)，以便使输出x'(n+1)接近于所期望的容积血流脉搏相关信号。

[0041] 实施例三：

[0042] 本实施例的容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，在实施例二的基础上，进一步限定所述调整WT(n)的方法为最小均方根方法、最小二乘法、变换域方法或共扼梯度方法中的一种。

[0043] 实施例四：

[0044] 本实施例的容积血流脉搏成像降低运动噪声方法，在实施例三的基础上，进一步限定本实施例为通过最小均方根法调整滤波器系数WT(n)，最小均方根自适应滤波算法原理是通过调整滤波器系数WT(n)，使滤波信号与期望信号之间误差的均方值为最小；滤波器系数WT(n)的计算通过误差值在梯度方向上调整滤波器系数，并快速收敛使得误差的均方值为最小；其算法特点是复杂度低，不需要大量的计算，并且收敛速度块。最小均方根法定义目标函数为WT(n)E[e(n)2]达到最小时，即实现了最优滤波。所以公式可以变换如下：

[0045]

[0046] 为了获得最小误差的均方值J(n)，在滤波器系数WT(n)在梯度方向上进行优化，通过更新WT(n)，达到快速收敛，WT(n)优化公式如下所示：

[0047]

[0048] 以上实施例只是对本专利的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，只要没有超出本专利的精神实质，都在本专利的保护范围内。

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