影像式血压测量方法技术

一种影像式血压测量方法，用于血压侦测系统。该血压侦测系统包含处理模块以及影像撷取模块，该影像撷取模块持续地拍摄受测者手部和脸部以获得相关于该受测者的手部和脸部的多张影像。该方法包含通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的多张影像，获得受测者的血压相关的生理信息；以及通过该处理模块，根据该血压相关的生理信息，获得受测者的收缩压与舒张压预测结果。

【技术实现步骤摘要】
影像式血压测量方法
本专利技术涉及一种影像式血压测量方法，尤其涉及一种使用影像式脉波时间差的影像式血压测量方法。
技术介绍
现有的影像式血压测量装置多是通过前镜头、后镜头的方式同时测量受测者的手指和脸部脉波讯号，通过两处的讯号评比出脉波的时间差。而此种测量方式需手握手机，在特定状况(如驾驶车辆时)下便无法测量。而现有的影像血压测量方式仅使用手指和脸部脉波波峰讯号时间差做为脉冲传递时间特征，因此在实际的实施上测量血压的准确率无法达到理想的成果。有鉴于此，如何提升血压测量的准确率，实乃本领域的首要课题。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的，即在于提供一种使用影像式脉波时间差的影像式血压测量方法，以提升血压测量的准确率。本发公开了一种影像式血压测量方法，通过处理模块来实施，该处理模块连接影像撷取模块，其中该影像撷取模块持续地拍摄受测者的脸部和手部，以连续获得手部和脸部的多张影像。该方法包含通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的该多张影像，获得该受测者的血压生理信息；通过该处理模块，根据该血压生理信息，获得该受测者的收缩压以及舒张压的预测结果。本专利技术的有益效果在于：通过该影像撷取模块所撷取的该多张影像，获得受测者的血压相关的生理信息，以及受测者手部和脸部的脉波时间差讯号，并根据该血压相关的生理信息及该脉波时间差讯号，获得脉冲传递时间的讯号特征，便可根据该讯号特征，预测受测者的收缩压和舒张压。【附图说明】图1为本专利技术实施例的测量系统的功能方块图。图2为本专利技术实施例获得手部以及脸部脉波讯号特征的程序的流程图。图3为本专利技术实施例的流程图。图4为本专利技术实施例的流程图。图5为本专利技术实施例用于计算脸部BMI特征的示意图。附图标记说明：1血压测量系统12存储模块13影像撷取模块14处理模块2测量流程20、21、22、23步骤211、212、213、214、215、216、子步骤217、218、219、221、222、223、224、225W1、W5距离W2、W3、W61、W62宽度W4、W7高度【具体实施方式】请参阅图1，其为本专利技术实施例的血压测量系统1的功能方块图。血压测量系统1用来执行评估受测者的收缩压和舒张压的方法，包括处理模块14、影像撷取模块13、存储模块12。处理模块14耦接于影像撷取模块13及存储模块12，用来处理影像撷取模块13输出的影像。存储模块12存储有根据多种已知的学习样本特征，例如利用K最近邻居学习法(k-nearestneighborslearning)与类神经网络算法(artificialneuralnetworkalgorithm)所训练出的回归预测模型#1～回归预测模型#N，但不以此为限。其中该多个回归预测模型包含身体质量指数(bodymassindex，BMI)预测模型以及收缩压与舒张压测量模型。在本实施例中，存储模块12的实施态样例如为硬盘或存储器，但不以此为限。影像撷取模块13用于持续地拍摄受测者(例如连续拍摄45秒)，以连续获得多张相关于受测者的影像以及多张连续的色光影像。在本实施例中，影像撷取模块13例如是高帧率90帧/秒摄影机，但不以此为限。请参阅图2，其为本专利技术实施例的收缩压与舒张压的测量流程2，包含以下步骤。步骤20：影像撷取模块13撷取受测者的脸部和手部的多张影像。步骤21：处理模块14根据受测者的脸部和手部的多张影像，得出受测者的血压相关的生理信息。步骤22：处理模块14根据受测者的血压相关的生理信息，得出收缩压与舒张压回归预测模型。步骤23：处理模块14根据血压特征回归模型及受测者的脸部和手部的多张影像，得出受测者的收缩压与舒张压预测结果。在步骤20中，影像撷取模块13撷取的多张影像包含受测者的脸部及手部，并将多张影像输出到处理模块14。在一实施例中，影像撷取模块13用来撷取受测者的脸部及手部的人体散射光。在步骤21中，对于每一张影像，处理模块14分别撷取该张影像中受测者的脸部区域影像及手部区域影像，以得出受测者的血压相关的生理信息。在一实施例中，处理模块14可利用机器学习，从每一张影像中辨识受测者的脸部区域影像及手部区域影像，再将影像光体积变化描记图(RemotePhotoPlethysmoGraphy，简称rPPG)转换为脸部和手部的脉波讯号。在一实施例中，处理模块14可根据连续的脸部rPPG和手部rPPG，得知受测者的血压相关的生理信息，其中血压相关的生理信息包含脉冲传递时间(PTT，Pulsetransittime)、受测者的身体质量指标(Bodymassindex，BMI)特征、心率、脉冲讯号、血氧值的其中至少一者。在步骤22中，处理模块14根据受测者的血压相关的生理信息，得出收缩压与舒张压回归预测模型。在一实施例中，收缩压与舒张压回归预测模型可根据至少包含BMI特征、肥胖指标、手部脉波讯号、脸部脉波讯号，以及手部与脸部脉波时间差讯号特征的其中一者来进行建构。在步骤23中，处理模块14根据包含受测者的脸部和手部的多张影像来获取血压相关的生理信息，并利用脉波讯号等时域特征回归模型进行K最近邻居学习法或类神经网络算法，以获得指示出受测者收缩压与舒张压的预测结果。值得特别说明的是，在本实施例中，处理模块14可仅根据血压相关的生理信息，并利用已训练完成的收缩压与舒张压回归预测模型，获得收缩压与舒张压预测结果。特别地，当收缩压与舒张压回归预测模型仅根据血压相关的生理信息，获得预测结果时，表示血压回归预测模型是利用回归预测算法(例如K最近邻居学习法与类神经网络算法)，以及对应血压相关的生理信息的训练资料所训练出，但不以此为限。特别地，当通过血压相关的生理信息，获得血压预测结果时，表示血压回归预测模型是利用例如回归算法(例如K最近邻居学习法、类神经网络算法)，以及对应血压相关的生理信息与受测者BMI特征二者的训练资料所训练出，但不以K最近邻居学习法或类神经网络算法为限。特别地，处理模块14还可以通过存储模块12来存储血压相关的生理信息以及脉波时域时间差讯号特征以扩增资料库，以供回归预测模型的扩增以及分析。以资料库结合机器学习模型为例，血压测量系统1可使用美国食品和药物管理局认证的血压计来测量实际血压，再使用影像撷取模块13来连续撷取受测者的多张影像(进行45秒的影像撷取)，处理模块14可使用K最近邻居学习法或类神经网络算法来计算受测者在脸部及手部的脉波时间差特征，将实际血压和对应的特征建成数据库。进行机器学习时，处理模块14可使用K最近邻居学习法或类神经网络算法来计算受测者的血压相关的时域生理信息(例如在脸部及手部的脉波时间差特征)，通过获得的时域生理信息以及特征数据库进行预测，再以血压测量结果的平均值作为最后的血压预测结果。以K最近邻居学习法为例，处理模块14可使用算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种影像式血压测量方法，其特征在于，通过处理模块来实施，该处理模块连接影像撷取模块，其中该影像撷取模块持续地拍摄受测者的脸部和手部，以连续获得手部和脸部的多张影像，该方法包含：/n通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的该多张影像，获得该受测者的血压生理信息；以及/n通过该处理模块，根据该血压生理信息，获得该受测者的收缩压以及舒张压的预测结果。/n

【技术特征摘要】
20190119 TW 1081021061.一种影像式血压测量方法，其特征在于，通过处理模块来实施，该处理模块连接影像撷取模块，其中该影像撷取模块持续地拍摄受测者的脸部和手部，以连续获得手部和脸部的多张影像，该方法包含：
通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的该多张影像，获得该受测者的血压生理信息；以及
通过该处理模块，根据该血压生理信息，获得该受测者的收缩压以及舒张压的预测结果。


2.根据权利要求1所述的影像式血压测量方法，其特征在于，在通过该处理模块，根据该血压生理信息，获得该受测者的该收缩压以及该舒张压的预测结果之前，还包含以下步骤：
通过该处理模块，根据该手部和脸部的多张影像的其中一者，获得该受测者的身体质量指数；以及
通过该处理模块，根据该受测者的该身体质量指数，获得该受测者的血压回归预测模型所需的特征。


3.根据权利要求1所述的影像式血压测量方法，其特征在于，另包含：
通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的多张影像，获得该受测者的血压时域生理信息；以及
通过该处理模块，根据该血压时域生理信息，获得该受测者的该收缩压和该舒张压的测量结果。


4.根据权利要求3所述的影像式血压测量方法，其特征在于，通过该处理模块，根据该影像撷取模块所撷取的该手部和脸部的多张影像，获得该受测者的该血压时域生理信息的步骤包含：
对于该手部和脸部的该多张影像的每一者，通过该处理模块，根据该手部和脸部的该多张影像，分别获得该受测者的脸部的脸部平均绿色通道值和该受测者的手部平均绿色通道值；
通过该处理模块，根据该脸部平均绿色通道值和该手部平均绿色通道值，获得相关于该受测者的心跳脉波的时域波形图；以及
通过该处理模块，根据该时域波形图中的多组相邻波峰的间距，获得该血压时域生理信息，其中该血压时域生理信息包含多个脉波波...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛翠惠，方宇凡，黄柏维，陈冠宏，
申请(专利权)人：钜怡智慧股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71