人体心率检测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端技术方案

本发明专利技术属于脉率或心率测量技术领域，公开了一种人体心率检测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端，获取PPG信号，通过智能终端获取手指图像，用FFT算法对其处理后，进行滤波，而利用滤波后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号；测量人体心率，通过分析PPG信号，检测峰波，减少PPG信号中的噪声信号，从PPG信号中解调出人体心率，实现对心率生理参数的高精确性测量。本发明专利技术主要改善测量的效果，提高现有智能终端心率测量技术的精确度以及测量的稳定性，让人们能及时、有效而低成本地监测表征慢性病病情的关键身体指标、了解自身的健康状况。

【技术实现步骤摘要】
人体心率检测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端
本专利技术属于脉率或心率测量
，尤其涉及一种人体心率检测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端。
技术介绍
目前：由于动脉活动可以引起人体特定部位的皮肤颜色产生微弱的变化，因而可以利用光学设备采集由动脉活动引起的皮肤颜色变化信息，并根据采集的图像测量人体参数。近两年来，在利用生物光学信息进行人体生理特征测量方面已存在一些研究成果，其中大多数基于专业的测量设备，此类方法虽然可以获得较好的精确性，但缺点在于设备费用较昂贵且便携性较差，不利于监测的普及和推广。利用移动终端摄像头实现人体生理参数的测量方面，国内外已经取得一定成果。在不介入任何外来设备情况下，仅通过智能智能终端摄像头采集的手指颜色变化图像，实现对心率等人体生理参数的测量。文献“基于光电容积脉搏波成像心率检测技术的研究[D].导师：周云耀.武汉理工大学,2014.”公开了一种利用LED灯和光传感器收集指尖容积脉搏波，并由其检测心率的方法。该方法为了避免容积脉搏波中的重搏波波峰对于主波波峰计数的影响，借助于二次曲线跳过重搏点，以减小心率计算的误差。为了不将重搏点被误当作主波波峰，该方法设计了一种自拟合二次曲线跨越重搏点检测主波波峰的算法：在判断出前一个主波波峰和紧跟的谷点后，随机拟合一个开口朝下的二次函数，跨过重搏点，沿着容积脉搏波信号翻爬直至找到下一个主波波峰，重复此过程直到找到所有的主波波峰。文献所述方法通过由实验测定的经验性阈值为首个二次曲线的参数进行曲线拟合，适应性不强；在进行二次曲线参数的更新时，由前一个主波波峰和谷点计算出的二次曲线来进行下一个主波波峰探测，该方法对于平稳性差，信号基线变化快的容积脉搏波，随机拟合的二次曲线有可能跨过主波波峰，导致漏检，或者没有跨过重搏点，导致错检，最终造成心率输出误差过大利用相邻两点确定波峰，由于波峰与相邻两点之间灰度值差值较小，导致β值较小，并且计算得到的灰度值包含大量噪声信息，导致波峰无法检测出，或者中间某些点满足条件被误检测了，导致波峰统计不准确。仅利用手指图像的绿像素来计算PPG信号，未考虑红像素和蓝像素包含的信息；同时也存在相应波峰检测的问题，检测波峰时，容易受到次波(venouspeak)的影响，导致多计数，由于PPG信号波峰容易受到信号干扰，导致波峰出变化比较平缓，若用相邻两点检测波峰，会漏掉波峰，导致少计数。F.Lamonaca等人在2012年发表在IEEE一个会议上的论文：“ReliablePulseRateEvaluationbySmartphone”F.Lamonaca等截取手指图像边缘，去除图像边缘处误差，利用每张手指图像的红像素大于某个阀值个数来计算PPG信号，利用PPG信号的标准差作为检测PPG信号波峰的阀值，进行心率的测量。上述技术，仅利用手指图像的红像素来计算PPG信号，未考虑绿像素和蓝像素包含的信息；确定采样频率时，同样没有考虑到硬件设备与采样频率的关系。虽然用PPG信号的标准差来确定阀值改进了峰值确定方法，但是用相邻两点差值确定峰值，导致计数不准确，以及测量结果不稳定。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)现有的便携式心率监测装置功能单一，只能监测心率值，不能对心率值长期保存和进行统计分析。(2)多功能型的人体生理参数监测装置，虽然能对心率值进行长期保存和统计分析，但需要借助PC机来进行运算和显示，设备较庞大且笨重，不便携带和实时监测，存在耗电量大，成本高等问题。解决以上问题及缺陷的难度为：(1)扩展心率保存和统计分析功能，需要专用设备及专用算法，算法设计难度大、且扩展设备不利于便携和日常使用。(2)专业型设备算法和外部检测设备复杂，操作步骤专业性强，难以在保证准确性的前提下，简化心率检测和分析步骤。解决以上问题及缺陷的意义为：在专业型设备和便携式设备之间进行平衡，抛弃了传统的便携设备，检测和保存载体变为智能手机，仅需利用智能手机的摄像头和处理器，无需增加外设，可以得到比传统便携设备更好的检测效果和分析效果，以及保存时间。分析结果可以联网上传，进行在线就诊，可以短时就诊，多次复诊，便于掌握身体状况和医生给出诊疗建议，也能够极大的节省时间。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种人体心率检测方法、系统、存储介质、计算机设备及终端。本专利技术是这样实现的，一种人体心率检测方法，所述人体心率检测方法包括：获取PPG信号，通过智能终端获取手指图像；获取的手指图像用FFT算法差分去噪处理后，进行滤波；利用滤波后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号；测量人体心率，通过分析PPG信号，检测峰波。进一步，所述获取PPG信号包括：将指尖贴在智能智能终端的摄像头上，打开智能智能终端的闪光灯，照相机设置为摄影模式，采样率设置为30帧/秒，白平衡设置为日光，对焦模式设置为无对焦，拍摄视频；得到图像，对图像利用差分方法法进行去噪，根据图像的功率密度计算PPG信号，利用峰值计数法从PPG信号中解调出人体心率。进一步，所述分去噪包括：首先，将后一帧图像的每个像素的亮度值减去前一帧图像对应像素的亮度值后取绝对值，即得到相邻两帧图像之间的每个像素点的亮度变化；取多帧，作差分后再求和，得到差分图，得到差分图后，再将其分成m行n列，共m*n个区域，计算每个区域的平均差分值，选平均差分值最大的区域作为最优兴趣区；然后计算每帧图像在兴趣区中的红色通道的平均亮度值，以产生一个时序脉搏波信号，进行翻转以得到正常的脉搏波信号。进一步，所述确定PPG信号包括：将脉搏波信号作差分，去除差分脉搏波信号中在均值±5×标准差范围外的异常值，并将原异常值位置的数据点通过三次样条插值方法补齐，再用积分方法重构脉搏波信号；利用滤后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号。进一步，所述测量人体心率包括：根据已知人体心率最大范围以及智能终端采样频率，计算得到一个周期内采样图像数其中，frame为智能终端采样率，现在手机采样率一般大于为30Hz，心率HR为：30-150BPM，得到T为：30-12帧；根据f(n-k)+β＜f(n)＜f(n+k)+β；k＜T，f(n-k)与f(n+k)之间最多仅有一个波峰，设定k为8，在误差最小时对应β值。进一步，通过统计PPG峰值测量人体心率的算法包括：(1)在30Hz智能终端采样率下，设定k＝8，初始化n＝1，count＝0，N为采样图像数；(2)如果f(n-k)+β<f(n)<f(n+k)+β&&n<N，则count＝count+1，N(count)＝n，n＝n+Δn，转入(2)，否则，转入(3)；(3)如果n<N，则n＝n+1，转入(2)，否则，转入(4)；(4)心率：本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体心率检测方法，其特征在于，所述人体心率检测方法包括：/n获取PPG信号，通过智能终端获取手指图像；/n获取的手指图像用FFT算法差分去噪处理后，进行滤波；/n利用滤波后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号；/n测量人体心率，通过分析PPG信号，检测峰波。/n

【技术特征摘要】
1.一种人体心率检测方法，其特征在于，所述人体心率检测方法包括：
获取PPG信号，通过智能终端获取手指图像；
获取的手指图像用FFT算法差分去噪处理后，进行滤波；
利用滤波后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号；
测量人体心率，通过分析PPG信号，检测峰波。


2.如权利要求1所述的人体心率检测方法，其特征在于，所述获取PPG信号包括：将指尖贴在智能智能终端的摄像头上，打开智能智能终端的闪光灯，照相机设置为摄影模式，采样率设置为30帧/秒，白平衡设置为日光，对焦模式设置为无对焦，拍摄视频；得到图像，对图像利用差分方法法进行去噪，根据图像的功率密度计算PPG信号，利用峰值计数法从PPG信号中解调出人体心率。


3.如权利要求1所述的人体心率检测方法，其特征在于，所述分去噪包括：
首先，将后一帧图像的每个像素的亮度值减去前一帧图像对应像素的亮度值后取绝对值，即得到相邻两帧图像之间的每个像素点的亮度变化；取多帧，作差分后再求和，得到差分图，得到差分图后，再将其分成m行n列，共m*n个区域，计算每个区域的平均差分值，选平均差分值最大的区域作为最优兴趣区；
然后计算每帧图像在兴趣区中的红色通道的平均亮度值，以产生一个时序脉搏波信号，进行翻转以得到正常的脉搏波信号。


4.如权利要求1所述的人体心率检测方法，其特征在于，所述确定PPG信号包括：将脉搏波信号作差分，去除差分脉搏波信号中在均值±5×标准差范围外的异常值，并将原异常值位置的数据点通过三次样条插值方法补齐，再用积分方法重构脉搏波信号；利用滤后的PPG频谱信息，结合三种像素保护的信息的权重，计算功率密度确定PPG信号。


5.如权利要求1所述的人体心率检测方法，其特征在于，所述测量人体心率包括：
根据已知人体心率最大范围以及智能终端采样频率，计算得到一个周期内采样图像数其中，frame为智能终端采样率，现在手机采样率一般大于为30Hz，心率HR为：30-150BPM，得到T为：30-12帧；根据f(n-k)+β＜f(n)＜f(n+k)+β；k＜T，f(n-k)与f(n+k)之间最多仅有一个波峰，设定k为...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦宇航，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61