基于压电传感获取HRV的方法及应用技术

本发明专利技术提供了一种基于压电传感获取HRV的方法，包括非接触式信号采集；BCG信号分离；BCG信号降噪预处理；HRV时域参数计算；HRV频域参数解析等步骤，解决了现有穿戴式产品采集信号需对测试对象直接接触并限制测试对象行动而造成不便的问题，并且通过压电传感器采取信号，可以完整保留BCG信号的全部物理特征，以更加精准的支持基于BCG信号心动周期及HRV等分析。通过本基于压电传感获取HRV的方法可以精确获取HRV时域参数SDNN、PNN50以及HRV频域参数TP、HF、LF和LF/HF，并通过与建立的各种健康模型进行匹配，实现对测试者个体化健康趋势、抗压能力、疲劳指数及睡眠质量等的分析，进而可以精确判别测试者心脏健康趋势、抗压能力、疲劳指数及睡眠质量。

Method and application of HRV based on piezoelectric sensing

【技术实现步骤摘要】
基于压电传感获取HRV的方法及应用
本专利技术涉及医疗
，具体涉及一种基于压电传感获取HRV的方法及应用。
技术介绍
心率变异性(HeartratevariabilityHRV)是指心率节奏快慢随时间所发生的变化。HRV是分析逐个心动周期的细微的时间变化及其规律。这种变化在体表记录的常规心电图上常难以测出或因微小而略而不计，常规心电图上习惯描述的规则的窦性心律绝不等于心率没有变异。HRV的研究对象只是逐次心动周期的时间差别，罗列人体每次心动周期间的差别可显示出一大堆貌似无序的参数反映了心率连续的瞬时波动。心率的波动并非偶然而是受体内神经体液的调控，为适应不同的生理状况或某些病理状态而作出的反应。HRV的HF成分反映呼吸活动最后通过心迷走神经纤维传导的调制作用而引起的心率波动变化，文献中也称“呼吸性心律不齐”(respiratoryarrhythmia，RSA)。呼吸活动通过中枢机制与机械性影响两个途径对心率发生调制作用，HRV之HF的峰高与心迷走传出活动对心率的调制程度呈显著性相关。谱分析发现，心率变异性大体包括高频(HF)成分和低频(LF)成分，有些学者将LF进一步分为超低频和低频两种。其中，高频成分和呼吸运动同步，因此又被称为呼吸成分，大约3秒钟出现一次，学者们认为其中的高频成分反映了副交感功能，而低频成分和高频成分的比值(LF/HF)反应了交感活动。现有的HRV测量方法包括短程测试和长程测试。长程测试虽然精确度比较高，但是一般的测试时间需要24小时左右，被测量的患者需要全天佩戴动态心电图监护仪，用户的很多行动都会受到限制，因此有很多情况下用户会选择短程测试。短程测试是指在短时间内(例如5分钟)通过专有设备进行测量，该方法虽然具备测量时间短，使用方便的有点，但是测量出来的结果数据波动大，重复性差，且结果误差和较大，往往只有研究领域才会使用该方法对HRV进行测量。针对现有技术的不足，国内外也对如何实现HRV的测量进行了研究，如公开号为：CN106859625A的中国专利申请，公开了“一种HRV测量方法以及装置”，该测量方法在获取了原始RR间期数据集之后，先对原始RR间期数据集做一次滤波处理，获取窦性心律是对应的RR间期数据集，然后再对RR间期数据集通过快速傅立叶变换和/或小波变换，对RR间期数据集进行去误差的处理，去除由于呼吸等节律性变化所导致的误差，得到标准RR间期数据集，然后再根据标准RR间期数据集计算HRV时域指标，这个过程中，能够很大限度的去除外界因素对RR间期数据的影响，即使测量的时间较短，RR间期数据较小，也能够获得更加准确的计算结果，而在获取短程的HRV时域指标之后，能够根据该短程HRV时域指标，使用计算模型，计算出24小时HRV时域指标，因而，该HRV计算方法在保证计算精度的前提下，缩减了测量需要用到的时间，同时，能够最终获得准确的24小时HRV数据。但是，使用该方法进行数据采集时依旧需要与人体接触，即还是需要穿戴设备辅助，如此一来，被测量的患者需要佩戴动态心电图监护仪或者其他专有测量设备，用户的很多行动都会受到限制。也有一些科学研究提出过使用非接触式的压电传感方法获取HRV信号，但是由于压电传感采集的心冲击图(BCG)生理信号为被动感知，因此获得信号驳杂难处理，目前并没有一种很好的处理方法，很多研究最终都是因为无法处理驳杂的心冲击图(BCG)信号，而无法获取精确的HRV信号，进而无法实现产业化。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于压电传感获取心冲击图(BCG)并结合信号处理方法，识别BCG信号J-J间期，进而精准获取HRV信号的方法。同时本专利技术还提供了一种针对本基于压电传感获取HRV方法在个体化健康趋势、抗压能力、疲劳指数及睡眠质量领域的应用方法。为实现上述技术方案，本专利技术提供了一种基于压电传感获取HRV的方法，具体包括以下步骤：步骤1、信号采集：使用放置于人体下方且未与人体直接接触的压电传感器通过体震传导采集压力信号，并将采集的压力信号转换为模拟电信号；步骤2、BCG信号分离：对模拟电信号进行采样，将采样后的数据进行离散处理并以堆栈形式保存，然后使用二阶IIR低通滤波对经过离散处理后的采样数据再次进行处理，从而将BCG信号从采样数据中精确分离；步骤3：BCG信号降噪预处理：采用差分滤波对步骤2中分离得到的BCG做去基线处理，然后通过协方差处理，利用堆栈内信号与BCG信号的强相关性，抑制高斯噪声对BCG信号的干扰；步骤4：HRV时域参数计算：中心处理器识别经过降噪处理后的BCG信号J峰，并求解BCG信号J-J间期Interval_JJ(i)，然后求解检测时间范围内所有J-J间期的平均值Mean_JJ，最后根据求解得到的BCG信号J-J间期Interval_JJ(i)和所有J-J间期的平均值Mean_JJ计算HRV的时域参数SDNN和PNN50；步骤5：HRV频域参数解析：采用FastLomb-Scargleperiodogram谱分析函数对步骤4中采集时间范围内的HRV时域参数进行频域功率谱分析，得到HRV功率谱，并根据HRV功率谱求解出心脏总功率值TP、高频功率值HF、低频功率值LF，以及LF/HF比值。优选的，所述步骤1中，压电传感器放置于床垫内或直接放置于枕头内，压电传感器与中心处理器之间至少间隔30cm以上。优选的，所述步骤2中，BCG信号的分离具体包括以下步骤:步骤21：对模拟电信号进行采样，并将采样数据离散为每秒1000点；步骤22：设计缓存时间窗为6s，以堆栈形式保存，读取与存储间隔为1s；步骤23：使用二阶IIR低通滤波对经过离散处理后的采样数据进行处理，BCG信号选择低通截至频率为1Hz，呼吸信号选择低通截至频率为0.2Hz；从而将BCG信号从采样数据中精确分离。优选的，所述步骤3中，BCG信号的降噪处理具体包括以下步骤:步骤31：滤除采集初始状态混叠体动强干扰的BCG信号，并采用0.02Hz高通滤波器删除BCG信号中合并的基线干扰，完成对BCG信号的预处理；步骤32：定义无体动干扰情况下堆栈信号为x(t),t＝1,...,6000；并构造理想BCG信号，定义为y(t),t＝1,...,6000，其中t为采样点数，设定BCG信号主瓣宽度设定为100，其余旁瓣矢量补0，BCG峰值max(y(t))＝max(x(t))，求解x(t)与y(t)协方差函数，具体公式如下：z(t)＝Cov{x(t),y(t)}公式1其中：z(t)为x(t)与y(t)协方差函数，x(t)为采集并存储于堆栈内的体征信号，y(t)为构造的理想BCG信号；通过协方差处理，利用堆栈内信号与BCG信号的强相关性，最大程度上抑制高斯噪声对BCG信号的干扰；步骤33：求解z(t)希尔伯特变换Z(f)，具体公式如下：Z(f)＝Hilbert{z(t)}公式2取Z(f)的模值，从而获得Z(f)信号特征包络，并以长度为5的时间窗函数平滑处理，消除高频干扰。优选的，所述步骤4中，BCG信号的HRV时域特征参计算具体包括以下步骤:步骤41、中心处理器识别经过降噪处理后的BCG信号的峰值点J峰，然后使用周期为1s的滑动时间窗，选择时间窗内最大峰值点为J峰，即Peak(i)＝max{Z(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、信号采集：使用放置于人体下方且未与人体直接接触的压电传感器通过体震传导采集压力信号，并将采集的压力信号转换为模拟电信号；步骤2、BCG信号分离：对模拟电信号进行采样，将采样后的数据进行离散处理并以堆栈形式保存，然后使用二阶IIR低通滤波对经过离散处理后的采样数据再次进行处理，从而将BCG信号从采样数据中精确分离；步骤3：BCG信号降噪预处理：采用差分滤波对步骤2中分离得到的BCG做去基线处理，然后通过协方差处理，利用堆栈内信号与BCG信号的强相关性，抑制高斯噪声对BCG信号的干扰；步骤4：HRV时域参数计算：中心处理器识别经过降噪处理后的BCG信号J峰，并求解BCG信号J‑J间期Interval_JJ(i)，然后求解检测时间范围内所有J‑J间期的平均值Mean_JJ，最后根据求解得到的BCG信号J‑J间期Interval_JJ(i)和所有J‑J间期的平均值Mean_JJ计算HRV的时域参数SDNN和PNN50；步骤5：HRV频域参数解析：采用Fast Lomb‑Scargle periodogram谱分析函数对步骤4中采集时间范围内的HRV时域参数进行频域功率谱分析，得到HRV功率谱，并根据HRV功率谱求解出心脏总功率值TP、高频功率值HF、低频功率值LF，以及LF/HF比值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、信号采集：使用放置于人体下方且未与人体直接接触的压电传感器通过体震传导采集压力信号，并将采集的压力信号转换为模拟电信号；步骤2、BCG信号分离：对模拟电信号进行采样，将采样后的数据进行离散处理并以堆栈形式保存，然后使用二阶IIR低通滤波对经过离散处理后的采样数据再次进行处理，从而将BCG信号从采样数据中精确分离；步骤3：BCG信号降噪预处理：采用差分滤波对步骤2中分离得到的BCG做去基线处理，然后通过协方差处理，利用堆栈内信号与BCG信号的强相关性，抑制高斯噪声对BCG信号的干扰；步骤4：HRV时域参数计算：中心处理器识别经过降噪处理后的BCG信号J峰，并求解BCG信号J-J间期Interval_JJ(i)，然后求解检测时间范围内所有J-J间期的平均值Mean_JJ，最后根据求解得到的BCG信号J-J间期Interval_JJ(i)和所有J-J间期的平均值Mean_JJ计算HRV的时域参数SDNN和PNN50；步骤5：HRV频域参数解析：采用FastLomb-Scargleperiodogram谱分析函数对步骤4中采集时间范围内的HRV时域参数进行频域功率谱分析，得到HRV功率谱，并根据HRV功率谱求解出心脏总功率值TP、高频功率值HF、低频功率值LF，以及LF/HF比值。2.根据权利要求1所述基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，所述步骤1中，压电传感器放置于床垫内或直接放置于枕头内，压电传感器与中心处理器之间至少间隔30cm以上。3.根据权利要求1或2所述基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，所述步骤2中，BCG信号的分离具体包括以下步骤:步骤21：对模拟电信号进行采样，并将采样数据离散为每秒1000点；步骤22：设计缓存时间窗为6s，以堆栈形式保存，读取与存储间隔为1s；步骤23：使用二阶IIR低通滤波对经过离散处理后的采样数据进行处理，BCG信号选择低通截至频率为1Hz，呼吸信号选择低通截至频率为0.2Hz；从而将BCG信号从采样数据中精确分离。4.根据权利要求1或3所述基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，所述步骤3中，BCG信号的降噪处理具体包括以下步骤:步骤31：滤除采集初始状态混叠体动强干扰的BCG信号，并采用0.02Hz高通滤波器删除BCG信号中合并的基线干扰，完成对BCG信号的预处理；步骤32：定义无体动干扰情况下堆栈信号为x(t),t＝1,...,6000；并构造理想BCG信号，定义为y(t),t＝1,...,6000，t为时域采样点数，设定BCG信号主瓣宽度设定为100，其余旁瓣矢量补0，BCG峰值max(y(t))＝max(x(t))，求解x(t)与y(t)协方差函数，具体公式如下：z(t)＝Cov{x(t),y(t)}公式1其中：z(t)为x(t)与y(t)协方差函数，x(t)为采集并存储于堆栈内的体征信号，y(t)为构造的理想BCG信号；通过协方差处理，利用堆栈内信号与BCG信号的强相关性，最大程度上抑制高斯噪声对BCG信号的干扰；步骤33：求解z(t)希尔伯特变换Z(f)，具体公式如下：Z(f)＝Hilbert{z(t)}公式2其中Z(f)表示z(t)的希尔伯特变换，取Z(f)的模值，从而获得Z(f)信号特征包络，并以长度为5的时间窗函数平滑处理，消除高频干扰。5.根据权利要求4所述基于压电传感获取HRV的方法，其特征在于，所述步骤4中，BCG信号的HRV时域特征参计算具体包括以下步骤:步骤41、中心处理器识别经过降噪处理后的BCG信号的峰值点J峰，然后使用周期为1s的滑动时间窗，选择时间窗内最大峰值点为J峰，即Peak(i)＝max{Z(f)}；步骤42、求解J-J间期，具体计算公式如下：Interval_JJ(i)＝Peak(i+1)-Peak(i)公式3其中：Interval_JJ(i)为BCG信号J-J间期值；Peak(i+1)表示第i+1个BCG信号J峰值，Peak(i)表示第i个BCG信号J峰值；步骤43、剔除不合理的J-J间期，剔除条件如下：条件1)：当Interval_JJ(i)＝Peak(i+1)-Peak(i)<0.5s；条件2)：当Interval_JJ(i)＝Peak(i+1)-Peak(i)>2.0s；条件3)：当相邻J-J间期，如Interval_JJ(i)、Interval_JJ(i+1)波动超过平均J-J间期的30％；步骤44、剔除异常J-J间期数据后，求解检测时间范围内所有J-J间期的平均值Mean_JJ，步骤45、根据求解得到的BCG信号J-J间期Interval_JJ(i)和所有J-J间期的平均值Mean_JJ并根据公式4至公式5分别计算HRV的时域参数SDNN和PNN50，具体计算公式如下：其中：SDNN为全部窦性心搏RR间期的标准差，是HRV的时域参数；Interval_JJ(i)为BCG信号J-J间期值；Mean_JJ为所有J-J间期的平均值；T为检测时间范围内有效J-J间期数；HRV时域参数PNN50计算公式如下：N{JJ>Mean_JJ}表示JJ间期与平均JJ间期大于50ms的个数，Ntotal表示JJ间期总数。6.一种基于如权利要求1-5中任一的基于压电传感获取HRV的方法的应用，其特征在于，具体包括如下步骤：1)、通过如权利要求1中的方法获取HRV时域参数SDNN和PN...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，庞志强，刘勇，陈澎彬，
申请(专利权)人：广州中科新知科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44