一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，该测量方法通过获取人体面部视频信息，从视频帧图像中选择额头部位作为敏感区域，并生成基于敏感区域的红绿蓝(Red/Green/Blue，RGB)三通道信号；采用滑动窗方式，对RGB信号进行盲源分离处理，使用分离矩阵中与人体动脉血流容积脉冲(BVP)相关的交流成分(AC)所对应的红蓝通道系数来替代已公开方法中RGB信号红蓝通道的AC幅值。本发明专利技术解决了已公开方法中相似的血氧饱和度提取方法中原始信号信噪比差以及红蓝通道组合并不能有效适用于朗伯‑比尔定律等影响算法鲁棒性的问题，具有测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。

A measurement method of human blood oxygen saturation based on webcam

【技术实现步骤摘要】
一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法
本专利技术涉及生物体征研究应用
，具体涉及一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法。
技术介绍
血氧饱和度(SpO2)反映人体动脉中含氧血红蛋白(HbO2)在血红蛋白中的浓度，是临床健康监护中的一项重要生理指标。血氧饱和度的提取依靠朗伯-比尔定律，即选择两种不同波长的入射光，HbO2和去氧血红蛋白(Hb)对于这两种波长的吸收系数分别是相似和相异的，通过测量两种光线经过人体组织后的透射或反射光强对血氧饱和度进行估测。传统方法使用血氧仪对人体的手指部位进行测量获取血氧饱和度值，其局限性在于接触式压力不稳、不适用于皮肤破损和长时间监测等。近年来，一种可用于非接触式生理参数监测的成像式光电容积描记(IPPG)技术逐渐兴起，IPPG技术通过对人体裸露的皮肤表面进行图像数据采集，再从图像序列中重构出心率、血氧饱和度、血压等生理参数，在非接触领域的显著优点使其成为热点研究方向。一些团队基于IPPG技术开展了血氧饱和度提取研究，这些研究工作均基于特定双波长可见光，需要高速高精度摄像机或专业的光源协助，总体上处于探索阶段，相对于商业血氧仪，在便捷性上并没有带来大的飞跃。随着智能消费产品的迅速普及，应用于这些设备的网络摄像头已经深度融入日常生活的方方面面，基于这类普通摄像头的IPPG研究无疑具备广阔的应用前景，其中基于网络摄像头的新型心率监测技术已经日趋成熟，开始出现在一些手机应用程序中，但基于网络摄像头的血氧提取研究仍然鲜有进展。部分已公开的文献和专利提到了采用彩色相机视频的红蓝通道作为双波长组合进行血氧饱和度测量。但这类方法基本为在已有的研究基础上，采用红蓝通道对特定双波长可见光进行简单替换，其中仍然存在不少待解决的问题。例如，RGB信号的信噪比低，这是IPPG研究中常见的间题，视频数据极易受到受试者面部的不规则运动伪迹，呼吸伪迹、环境光的细微变化(光源强度的变化或是反射物的移动)影响，这些因子都会体现在RGB波形中。血氧变量成分，即IPPG技术中重点关注的BVP信号，在整个RGB波形中的占比很小，极容易被噪声干扰。血氧饱和度估测中，这些噪声或野值对于AC的比值往往会有很大的干扰，直至血氧饱和度的估值紊乱。此外，RGB信号中蓝色通道在Hb与HbO2的吸收系数上近似于红通道，不符合朗伯-比尔定律的预期，会导致所求血氧饱和度系数在波形趋势上丢失动态变化信息，无法与参考值进行理想的线性拟合，亦无法开展有效的估测。
技术实现思路
本专利技术的目的是：提供一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，为了解决已公开的相似的血氧饱和度提取方法中原始信号信噪比差以及红蓝通道组合不能有效适用于朗伯-比尔定律等影响算法鲁棒性的问题。为实现上述目的，本方法专利技术采用的技术方案是：一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，该测量方法包括如下步骤，S100、用于获取人体面部视频信息，从视频帧图像中选择额头部位作为敏感区域，并采用像素值相干平均法生成基于敏感区域的RGB信号；S101、用于从RGB信号起始阶段选取一段平稳数据作为基准样本，提取出盲源分离后分离矩阵中交流成分(AC)所对应的蓝通道系数和基准样本蓝通道的直流成分(DC)作为基准参数；S102、对RGB信号进行滑动窗分析，提取出盲源分离后分离矩阵中AC所对应的红通道系数，并提取出蓝通道的DC，再结合基准参数计算出血氧饱和度参数；S103、用于对血氧饱和度参数与血氧仪参考值进行对齐操作，然后进行线性拟合，获取经验常数，并基于经验常数进行血氧饱和度预测。本方法专利技术还存在以下附加特征：所述步骤S101中，具体包括如下步骤：S1、从RGB信号起始阶段，按照10秒长度，步长3秒，滑动5次，选取标准差最小的滑动窗数据作为基准样本；S2、使用0.6～3Hz带通滤波使用对S1中所述的基准样本进行滤波处理，再使用基于二阶盲辨识的盲源分离(SOBI)方法进行处理，离出3通道源信号；S3、对S2中所述的3通道源信号，先求出功率谱，再计算功率谱的峭度，选取峭度最大值对应的源信号作为AC；S4、从S2中所述的分离矩阵中对应S3中所述AC的列向量中提取出蓝通道系数(该列向量中的第3个系数)作为蓝通道AC基准参数；再从使用0.6Hz低通滤波对S1中所述的基准样本进行滤波处理，提取蓝通道的均值作为蓝通道DC基准参数。所述步骤S102中，具体包括如下步骤：S5、滑动窗长为10秒，步长为3秒；S6、使用0.6～3Hz带通滤波使用对S5中所述的滑动窗内数据进行滤波处理，再使用基于二阶盲辨识的盲源分离(SOBI)方法进行处理，离出3通道源信号；S7、对S6中所述的盲源分离出的3通道源信号，先求出功率谱，再计算功率谱的峭度，选取峭度最大值对应的源信号作为AC成分；S8、从S6中所述的分离矩阵中对应S7中所述AC的列向量中提取出红通道系数(该列向量中的第1个系数)作为红通道AC幅值；再从使用0.6Hz低通滤波对S5中所述的滑动窗内数据进行滤波处理，提取红通道的均值作为红通道DC幅值；S9、在基于滑动窗的血氧饱和度参数的计算中，分别使用权利2中所述的蓝通道AC与DC基准参数替换滑动窗中的蓝通道AC和蓝通道DC。所述步骤S103中，具体包括如下步骤：S10、对血氧饱和度参数与血氧仪参考值进行对齐操作：将血氧仪参考值中最小值与RGB波形的波谷最低处进行时间对齐，删除血氧仪参考值与血氧饱和度参数中多余的数值。S11、对S10中所述的对齐后的血氧饱和度参数与血氧仪参考值进行线性拟合，获取经验常数，并基于经验常数进行血氧饱和度预测。有益效果：与现有技术相比，本专利技术实现了从面部视频中提取出人体血氧饱和度指标。血氧饱和度的提取依赖于朗博比尔定律，即需要两种不同波长的入射光，人体血液中HbO2和Hb对这两种波长光线的吸收系数分别为相同和相异的。传统方法使用专业的高精度视频采集设备和特定波长光源进行血氧饱和度估测，已公布的类似的采用普通RGB相机的方法或文献中，均为使用RGB信号中的红蓝通道对传统方法中特定波长光源进行简单替换，存在固有的缺陷。本专利技术中对该问题进行了针对性设计，首先采用盲源分离的思路，使用SOBI算法对RGB信号进行盲源分离处理，分离出与人体动脉血流容积脉冲(BVP)相关的AC，再从分离矩阵中提取出AC在红蓝通道中的系数作为红蓝通道的AC幅值，从而很好地解决了已公布方法中无法回避的红蓝通道信噪比较差问题。其次，本专利技术中采用从RGB信号中选取一段平稳数据作为基准样本，进行盲源分离，然后提取出分离矩阵中AC所对应的蓝通道系数和基准样本蓝通道的DC作为蓝通道的基准参数，在滑动窗分析中替换蓝通道AC和DC，实现血氧饱和度参数的计算。此外，在血氧饱和度参数与血氧仪参考值的拟合过程中将二者进行对齐操作。本专利技术通过以上方法较好地解决了已公开方法中存在的固有问题，具有测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。附图说明<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，其特征在于：包括如下步骤，/nS100、获取人体面部视频信息，从视频帧图像中选择额头部位作为敏感区域，并采用像素值相干平均法生成基于敏感区域的RGB信号；/nS101、从RGB信号起始阶段选取一段平稳数据作为基准样本，提取出盲源分离后分离矩阵中交流成分AC所对应的蓝通道系数和基准样本蓝通道的直流成分DC作为基准参数；/nS102、对RGB信号进行滑动窗分析，提取出盲源分离后分离矩阵中AC所对应的红通道系数，并提取出蓝通道的DC，再结合基准参数计算出血氧饱和度参数；/nS103、用于对血氧饱和度参数与血氧仪参考值进行对齐操作，然后进行线性拟合，获取经验常数，并基于经验常数进行血氧饱和度预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，其特征在于：包括如下步骤，
S100、获取人体面部视频信息，从视频帧图像中选择额头部位作为敏感区域，并采用像素值相干平均法生成基于敏感区域的RGB信号；
S101、从RGB信号起始阶段选取一段平稳数据作为基准样本，提取出盲源分离后分离矩阵中交流成分AC所对应的蓝通道系数和基准样本蓝通道的直流成分DC作为基准参数；
S102、对RGB信号进行滑动窗分析，提取出盲源分离后分离矩阵中AC所对应的红通道系数，并提取出蓝通道的DC，再结合基准参数计算出血氧饱和度参数；
S103、用于对血氧饱和度参数与血氧仪参考值进行对齐操作，然后进行线性拟合，获取经验常数，并基于经验常数进行血氧饱和度预测。


2.根据权利要求1所述的一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，其特征在于：所述步骤S101中，具体包括如下步骤：
S1、从RGB信号起始阶段，按照10秒长度，步长3秒，滑动5次，选取标准差最小的滑动窗数据作为基准样本；
S2、使用0.6～3Hz带通滤波使用对S1中所述的基准样本进行滤波处理，再使用基于二阶盲辨识的盲源分离方法进行处理，分离出3通道源信号；
S3、对S2中所述的3通道源信号，先求出功率谱，再计算功率谱的峭度，选取峭度最大值对应的源信号作为AC；
S4、从S2中所述的分离矩阵中对应S3中所述AC的列向量中提取出蓝通道系数作为蓝通道AC基准参数；再从使用0.6Hz低通滤波对S1中所述的基准样本进行滤波处理，提取蓝通道的均值作为蓝通道DC基准参数。


3.根据权利要求1所述的一种基于网络摄像头的人体血氧饱和度测量方法，其特征在于：所述步骤S102中，具体包括如下步...

【专利技术属性】
技术研发人员：卫兵，钟锦，潘洁珠，曹风云，钱田芬，李宜兵，王则灵，
申请(专利权)人：合肥师范学院，
类型：发明
国别省市：安徽;34