一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，属于生理信号检测领域。本发明专利技术通过近红外成像设备获取受试者面部视频图像，通过人脸标志点和血液灌注区域情况将人脸所在的敏感区域分为N个子区域，通过计算N组面部感兴趣区域每一帧像素均值和位置信息分别获取原始的脉搏波信号和运动伪迹，通过计算N组背景区域的每一帧像素均值获取背景光照震荡信息，结合正交分解投影去噪算法初步去除原始脉搏波信号里的运动噪声和背景光照噪声，使用低秩时空矩阵去噪模型对初步去噪的脉搏波信号再次去噪并提取心率，具有非接触、远距离、操作简单的优点，可以解决目前无法实现的黑暗场景下高精度监测心率信号的问题。景下高精度监测心率信号的问题。景下高精度监测心率信号的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，属于生理信号检测领域。

技术介绍

[0002]心脑血管疾病是一类高致残率、高死亡率的终身性疾病。随着世界经济的高速发展，人们生活水平的不断提高，心脑血管疾病的患病率也在逐年上升,已经严重阻碍了当前医疗卫生事业的发展，其中心率是衡量心脑血管健康的一项重要指标，在日常监测和诊断治疗中起着至关重要的作用。
[0003]成像式光电容积描记技术(Imagingphotoplethysmography，IPPG)是最近兴起的一种新型非接触式生理参数检测技术，该技术的根本原理是通过摄像头捕捉含有皮肤反射的微小颜色变化的图像视频序列，并从中提取出脉搏波信号进而计算生理参数信息，目前由于其低成本、易用便捷、舒适无创、应用范围广泛的特点，引起了研究人员的高度重视和广泛关注。基于IPPG技术的心率监测研究有很多，但是绝大部分研究中的视频图像是通过一般的彩色摄像头获得的，当外界光源稳定、受试者基本静止时通常能够取得不错的检测效果，但是当处于一些特殊场景如夜间环境或光照变化剧烈的环境中时，通过彩色摄像头录制的视频图像并不能实现心率监测。近红外摄像头由于其对外界环境和光照的变化敏感度低、光源强度小不刺激等相关优点，更加适用于夜间等特殊环境下的IPPG信号监测，但是同时基于近红外相机的IPPG技术依旧存在着提取信号精度低、更加容易受到运动伪迹的影响等相关问题。
[0004]针对目前IPPG技术使用条件受限制，容易受到运动伪迹的影响、近红外条件下提取信号精度低、难以实现在黑暗场景下高精度的监测心率等问题，提出了一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对目前IPPG技术没有解决的无法在黑暗场景和受试者运动状态下实现高精度测量心率信号等问题，在深入分析国内外相关研究的基础上，研究基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法。旨在解决的主要技术问题是：1.减小运动伪影和背景光震荡对IPPG信号提取的干扰；2.提高基于近红外相机提取的脉搏波信号的信噪比；3.实现黑暗场景和受试者运动状态下高精度的监测心率信号。
[0006]本专利技术的目的是通过下述技术方案实现的。
[0007]一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1、调试近红外成像设备：
[0009]1)、调整感光近红外光源与CCD的位置；
[0010]2)、将CCD调制为Mono单色模式；
[0011]步骤2、采集受试者的面部视频图像：
[0012]1)、被测对象面部对准CCD摄像头；
[0013]2)、启动相机，黑暗场景下感光近红外光源自动打开；
[0014]步骤3、人脸感兴趣区域与背景区域的获取：
[0015]1)、首先对采集到的面部图像视频使用OpenFace库进行人脸标志点的检测与跟踪；
[0016]2)、根据人脸标志点的位置坐标和血液灌注区域情况将面部划分为N个感兴趣小区域(N包括但不限制为44)；
[0017]3)、在人脸区域外选择N组背景区域(N包括但不限制为5)；
[0018]步骤4、脉搏波信号的获取与去噪：
[0019]1)、按帧对人脸的N个感兴趣小区域进行空间平均求取像素，计算出原始的脉搏波信号矩阵；
[0020]2)、人脸的运动会导致感兴趣区域配准失调，产生刚性运动伪迹，逐帧监测N个小区域随时间的运动情况，计算出水平运动噪声矩阵和竖直运动噪声矩阵；
[0021]3)、光源的震荡会产生背景光的噪声，通过对步骤三获取的N个背景区域求取像素均值计算出背景光震荡产生的信号噪声矩阵；
[0022]4)、使用正交分解投影算法从原始的脉搏波信号中去除刚性运动伪差和背景光照噪声；
[0023]5)、使用低秩时空矩阵去噪模型对初步去噪后获取的脉搏波信号矩阵进一步去噪，定义一个信号质量指数对脉搏波信号进行排序和重构，获得纯净的脉搏波信号；
[0024]步骤5、心率信号的获取：设定0.7
‑
4Hz作为心率的频率范围，将该频率范围内的有效峰值提取，换算到时域得到心率的值。
[0025]有益效果
[0026]1、本专利技术是一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，解决了当前无法在黑暗场景和受试者运动状态下高精度的测量心率的问题，提高了心率监测的准确率。
[0027]2、本专利技术结合图像视频处理技术的优势具有非接触、高精度、操作简单的特点，可以解决皮肤烧伤或者肢体残缺的病人以及婴幼儿难以使用接触式仪器测量心率的难题。
[0028]3、本专利技术可实时长期监测受试者的心率信息，在日常监测和诊断治疗中有重要意义。
附图说明
[0029]图1为实施例提供的基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法的数据采集装置图。
[0030]图2为实施例提供的基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法的总体流程图。
具体实施方式
[0031]为使本专利技术的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的基于近红外相机的鲁棒性心率监测技术和装置作进一步详细说明。需要说明的是：附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的，附图所展示的结构是实际结构的一部分。
[0032]本专利技术实施以普通健康人作为受试者。
[0033]一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，其面部视频采集示意图如图1所示，总体流程图如图2所示。
[0034]步骤1，调试近红外成像设备：
[0035]步骤1
‑
1，调整近红外相机和感光近红外光源的位置；
[0036]步骤1
‑
2，将相机调制为Mono单色模式；
[0037]步骤2，采集受试者的面部视频图像：
[0038]步骤2
‑
1，受试者正坐在摄像机前，面对摄像头；
[0039]步骤2
‑
2，黑暗场景下感光近红外光源自动打开，利用CCD相机采集含有脉搏信息的漫反射光成像视频，相机帧率为30fps，采集图像的尺寸为1024
×
768；
[0040]步骤3，对步骤2采集到的视频进行图像处理，获取人脸感兴趣区域与背景区域：
[0041]步骤3
‑
1，对采集的受试者面部视频的每一帧图像进行面部特征点的检测与跟踪，根据人脸标志点的位置坐标信息和血液灌注区域情况将面部划分为N个感兴趣区域(N包括但不限制为44)；
[0042]步骤3
‑
2，选取采集的受试者面部视频人脸区域外的N组背景区域(N包括但不限制为5)；
[0043]步骤4，原始脉搏波信号的获取与去噪：
[0044]步骤4
‑
1，针对步骤3
‑
1获得的每一个人脸感兴趣区域求取像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法，用于黑暗场景下非接触式监测受试者的心率信息，其特征在于，该方法通过近红外相机采集人脸视频图像，通过人脸标志点和血液灌注区域情况将人脸所在的敏感区域分为N个子区域，通过视频图像处理技术获取N组包含背景光照信号的背景区域，对人脸感兴趣区域和背景区域分析处理获得原始脉搏波信号、运动伪迹噪声和背景光震荡噪声，通过正交分解投影去噪算法对原始脉搏波信号去除运动伪迹噪声和背景光震荡噪声，结合低秩时空矩阵去噪模型对脉搏波信号进一步去噪并重构进而计算心率信号，所述基于近红外相机的鲁棒性心率监测方法包括如下步骤：步骤1、调试近红外成像设备：1)、调整感光近红外光源与CCD的位置；2)、将CCD调制为Mono单色模式；步骤2、采集受试者的面部视频图像：步骤3、人脸感兴趣区域与背景区域的获取：1)、首先对采集到的面部图像视频使用OpenFace库进行人脸标志点的检测与跟踪；2)、根据人脸标志点的位置坐标和血液灌注区域情况将面部划分为N个感兴趣区域(N包括但不限制为44)；3)、在人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令琴，吴小溪，李潞瑶，董立泉，刘明，赵跃进，褚旭红，李金梅，孙禹，徐歌，张博睿，
申请(专利权)人：北京理工大学长三角研究院嘉兴，
类型：发明
国别省市：