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基于心冲击信号的呼吸率检测方法研究 被引量:4
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作者 蒋芳芳 王旭 +1 位作者 杨丹 金晶晶 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2357-2360,共4页
根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合... 根据呼吸对心冲击信号的调制作用,提出一种基于坐姿心冲击信号的呼吸率实时检测方法。通过分析不同呼吸状态下心冲击信号的时域振幅及频域成分的变化,确定了呼吸对心冲击成分的调制作用,并采用改进的J波检测算法定位实测信号中的W形组合波,对J波和K波进行重新采样,最终使用平滑滤波器恢复呼吸波形,并计算出呼吸率。为了验证算法的可行性和准确性,应用小波分析方法进行定性对比实验,并同步采集鼻热敏呼吸信号进行定量统计。实验结果表明,所提方法可以从心冲击信号中较为准确的检测出呼吸率,为多生理参数的无感觉同步监测做了有益的尝试。 展开更多
关键词 心冲击信号 呼吸率检测 J波检测算法 平滑滤波器
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多种姿态下的人体呼吸率视觉检测 被引量:1
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作者 任国军 杨学志 +2 位作者 臧宗迪 吴克伟 王金诚 《计算机系统应用》 2022年第8期252-258,共7页
呼吸率是衡量人体健康状况的重要指标之一.针对现有呼吸率检测方法存在人体受测姿态单一、准确率低和鲁棒性差的问题,提出适用于多种姿态下的人体呼吸率视觉检测方法.该方法使用普通摄像机拍摄人体呼吸视频.首先,利用图像金字塔光流法... 呼吸率是衡量人体健康状况的重要指标之一.针对现有呼吸率检测方法存在人体受测姿态单一、准确率低和鲁棒性差的问题,提出适用于多种姿态下的人体呼吸率视觉检测方法.该方法使用普通摄像机拍摄人体呼吸视频.首先,利用图像金字塔光流法处理视频连续图像得到运动前景区域,将其中最大连通区域初步认定为胸腹呼吸区域.然后,将视频每一帧图像的呼吸区域输入复可控金字塔进行多尺度多方向空间分解,得到多个尺度多个方向的幅度谱和相位谱.在此基础上将每一帧的多个尺度多个方向相位谱用幅度谱加权后进行平均得到相位-时间信号.最后,对提取的信号进行判断,若信号主频在呼吸信号频带范围内且能量占比高则对该信号通过峰值检测得到呼吸率,否则重新选取视频连续图像进行后续检测.实验结果表明,本文方法适用于人体多种姿态下的呼吸率检测,在准确率和鲁棒性上优于现有方法. 展开更多
关键词 计算机视觉 呼吸率检测 光流法 复可控金字塔 相位 特征提取 检测方法
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非接触式呼吸与心率信号采集系统 被引量:15
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作者 郭健 陈雨行 +5 位作者 王丽荣 韦阳 郭宇 赵也明 刘丽兰 陈晓禾 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1354-1361,共8页
为实现卧床病员生命状态的无感实时监测,设计了一种非接触式呼吸率与心率监测系统。首先,根据心脏射血收缩过程的力学特性,选择灵敏度高、稳定性好的压电陶瓷传感器采集心冲击力学信号。对信号进行去噪,滤波放大等处理,通过数字化采集... 为实现卧床病员生命状态的无感实时监测,设计了一种非接触式呼吸率与心率监测系统。首先,根据心脏射血收缩过程的力学特性,选择灵敏度高、稳定性好的压电陶瓷传感器采集心冲击力学信号。对信号进行去噪,滤波放大等处理,通过数字化采集得到心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)。其次,通过对心冲击图进行平滑滤波提取呼吸信号,利用快速傅氏变换(FFT)获取呼吸信号频率。采用带通滤波器去除BCG信号的呼吸包络以及高频干扰,获取BCG信号的单位时间J波波峰数,推算出心率值。最后,为验证系统的准确性与一致性,与BIOPAC采集的呼吸及心电图(Electrocardiogram,ECG)信号进行比对,结果表明本系统呼吸误差率小于4.5%,心率误差率小于9.7%。通过Bland-Altman分析,表明监测系统的心率测算准确度与BIOPAC具有较好的一致性。 展开更多
关键词 非接触式 检测 呼吸率检测 Bland-Altman分析
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Automatic detection of respiratory rate from electrocardiogram,respiration induced plethysmography and 3D acceleration signals 被引量:2
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作者 刘官正 吴丹 +2 位作者 梅占勇 朱青松 王磊 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第9期2423-2431,共9页
Respiratory monitoring is increasingly used in clinical and healthcare practices to diagnose chronic cardio-pulmonary functional diseases during various routine activities.Wearable medical devices have realized the po... Respiratory monitoring is increasingly used in clinical and healthcare practices to diagnose chronic cardio-pulmonary functional diseases during various routine activities.Wearable medical devices have realized the possibilities of ubiquitous respiratory monitoring,however,relatively little attention is paid to accuracy and reliability.In previous study,a wearable respiration biofeedback system was designed.In this work,three kinds of signals were mixed to extract respiratory rate,i.e.,respiration inductive plethysmography(RIP),3D-acceleration and ECG.In-situ experiments with twelve subjects indicate that the method significantly improves the accuracy and reliability over a dynamic range of respiration rate.It is possible to derive respiration rate from three signals within mean absolute percentage error 4.37%of a reference gold standard.Similarly studies derive respiratory rate from single-lead ECG within mean absolute percentage error 17%of a reference gold standard. 展开更多
关键词 respiration inductive plethysmography respiratory rate ELECTROCARDIOGRAM 3D acceleration activity
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