光电容积描记术和深度学习相结合在皮瓣术后监测中的应用

目的 光电容积描记术(PPG)在皮瓣监测中具有较高的灵敏度和特异性。深度学习可以自动、鲁棒地从原始数据中提取特征。该研究提出将PPG与1D-CNN相结合,初步探索该方法区分皮瓣动脉栓塞程度和定位栓塞点的能力。方法 在皮瓣动脉模型和兔皮瓣模型中通过制造血管栓塞,采集正常和不同栓塞条件下的数据。随后使用1D-CNN对这些数据进行训练,验证和测试。结果 随着动脉栓塞程度的增加,栓塞点上游PPG波幅逐渐增加,下游PPG波幅逐渐减小,栓塞点上下游波幅差距逐渐加大。1D-CNN在皮瓣动脉模型和兔皮瓣模型测试的平均准确率分别为98.36%和95.90%。结论 深度学习和PPG相结合的监测方法可以实现皮瓣动脉栓塞程度的识别和栓塞点的精确定位。

基于成像式光电容积描记技术的人体生理参数检测研究进展

生理参数检测是临床工作的基础,目前使用的光电容积描记法(photoplethysmography,PPG)存在接触式测量、可测参数少等问题。成像式光电容积描记法(imaging photoplethysmography,IPPG)因其非接触、多通道检测的特点受到重视并快速发展。本文首先简要介绍了IPPG的工作原理,然后根据IPPG技术应用中涉及的关键点,从信号采集部位、图像采集设备、采集生理参数和数据处理算法四个方面,进行了分类和综述,分析了IPPG应用各关键点目前存在的问题。最后提出IPPG技术未来的研究方向即运动伪迹消除算法以及可测参数多样化,对今后IPPG技术的研究和应用具有一定的参考价值。

基于多光谱成像技术的非接触式心率检测研究

心率参数是反应人体健康状态的重要生理指标,而成像光电容积描记法可以通过非接触式的方式进行心率检测。成像光电容积描记法利用皮肤下组织对光有吸收和反射作用,通过检测血容量的变化导致光强度的变化来获得血流的脉动情况,这过程中对光其主要吸收作用的是血红蛋白。目前IPPG技术使用的成像设备是RGB三通道相机,它对血红蛋白的光谱范围只包含540 nm,因此本文使用多光谱相机进行非接触式心率检测,它包含了血红蛋白414 nm、540 nm和576 nm的光谱范围。本文通过使用上述两个成像设备做对比实验发现多光谱相机比RGB相机的检测误差要小,并且符合误差标准。

成像式光体积描记术精神压力检测

为了实现非接触式的日常精神压力检测,本文提出了一种基于成像式光体积描记术的精神压力检测方法。首先,通过手机摄像头记录受试者面部视频,再采用本文所提出的基于Face Mesh的动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取方法获得心率波动引起的皮肤微弱颜色变化。接下来,将快速独立成分分析(FastICA)算法、小波变换和窄带带通滤波相结合,提取基于图像的光体积描记术信号和心率变异性信息。然后,对30名受试者进行了压力诱导实验,通过比较受试者正常和应激状态下心率变异性参数的差异,筛选了用于精神压力检测的14个特征,并探讨了压力诱导的短期精神压力和日常精神压力之间的关系。最后,另外选取67名受试者进行日常精神压力检测,使用机器学习算法建立了精神压力检测的三分类器。实验结果表明:精神压力三分类准确率达到95.2%。鉴于这种方法不需要长期测量,仅使用智能手机就可以准确检测人类精神压力水平,而且测量方法简单,测量时间短,易操作,不会影响受试者的正常心理和精神状态,因此可以作为一种有效的心理学研究工具。

基于成像光电容积描记技术的非接触式生理参数检测及其应用

成像式光电容积描记技术是在传统光电容积描记技术基础上发展而来的一种非接触式生理信号检测技术。成像式光电容积描记技术由于非接触、可远程监测、适用场景广泛、易操作以及低成本等优点可实现人体多项生理参数的测量,成为仪器及生物医学工程领域的新兴研究热点之一。本综述首先介绍了成像式光电容积描记技术的基本原理,对光学起源机理进行了分析,并对成像视频处理方法进行了总结,最后介绍了成像式光电容积描记技术在生理参数方面的应用,并对其在生理参数检测领域中的发展进行展望。

基于光电容积描记的心率监测系统设计

为实时监测运动状态下的心率,基于光电容积描记术监测心率,采用MAX30102反射式光电传感器采集信号,经滤波、放大调整再送入微控制器STM32F407处理。借助CC2540蓝牙模块实现与上位机的无线通信实时显示,在心率失常时给出报警信号。经测试检测运动状态心率准确率达到98%以上,可有效检测心率。

基于PPG光电容积脉搏波睡眠耳机的研究

随着我国科学技术的迅猛发展和消费群体需求的多元化,传统的耳机难以满足新兴的消费需求,为此设计一款基于PPG光电容积脉搏波技术的具有降噪和健康监测效能的睡眠耳机。该款耳机通过内嵌集成创新化芯片与“PPG光电容积脉搏波+陀螺仪”双重传感进行睡眠健康监测,利用“人-机-环境”三大要素的关系设计右侧为耳机的基础控制器,左侧为健康监测的模块,解决系统中人的效能、健康问题,实现舒适睡眠的效果。在结构设计上,将绕颈式与挂耳式相结合便于采集心率数据,采用有“慢回弹”效果的记忆海绵对耳塞进行优化,在此基础上将监测到的心率、血氧、血压等生理指标数据反馈给APP,利用睡眠监测算法与心率检测算法对睡眠数据进行分析处理,形成睡眠报告与听力健康报告,为使用者提供健康监测参考。

光照变化下的非接触式血氧饱和度检测方法研究

目的:基于成像式光电容积描记(imaging photo plethysmography,IPPG)技术,提出一种在不同光照条件下依然拥有较高准确率的非接触式血氧饱和度检测方法。方法:首先,通过摄像头采集人脸感兴趣区域的图像;其次,使用自适应伽马校正和欧拉视频放大算法对图像进行预处理;再次,将视频信号转化为数字信号,提取IPPG信号,并使用经验小波变换进行滤波去噪;最后,利用二次函数拟合得到血氧饱和度公式,从而计算出血氧饱和度。结果:相较于其他文献算法,该方法具有更强的抗光照变化干扰能力,在不同光照条件下的平均误差均不超过1.5%,最大误差在2%左右,且与指夹式血氧仪的检测结果具有较好的一致性。结论:该方法在不同光照条件下测量血氧饱和度均具有较高的准确率,能够达到实际测量的要求。

三维全容积成像联合速度矢量技术评价子痫前期患者左室功能

目的应用三维全容积成像联合速度矢量技术评价子痫前期(Pre-Eclampsia,PE)患者左室壁运动及收缩同步性。方法使用三维全容积成像联合速度矢量技术得到48例PE患者各超声心动图参数,并同期选取正常妊娠孕妇30例为对照组,进行组间比较,对相关参数绘制ROC曲线;同时对PE组相关参数进行双变量相关分析。结果组间各参数比较显示,PE组3个水平整体纵向应变峰值(Longitudinal Strain,LS)、左室短轴3个水平整体径向应变峰值、左室短轴3个水平整体圆周应变峰值、左室心尖切面3个水平整体纵向速度峰值、左室短轴3个水平整体径向速度峰值、左室心尖切面3个水平整体纵向应变率(Longitudinal Strain Rate,LSR)均小于对照组,左室质量指数(Left Ventricular Mass Index,LVMI)、16节段收缩末期失同步指数(Systolic Dyssynchrony Index,SDI16)、16节段收缩末期离散度(Dispersion End-Systole,DISPES16)均大于对照组(P<0.05)。ROC曲线分析显示,参数(LVMI、LS、LSR、SDI16、DISPES16)联合对PE患者心功能受损的诊断效能最大,AUC为0.882,95%CI为0.806~0.958,灵敏度及特异度分别为82.43%和81.36%。PE组参数相关性分析显示,LVMI与SDI16、DISPES16呈正相关(r=0.29、0.33,P<0.05),LSR与SDI16、DISPES16呈负相关(r=-0.31、-0.36,P<0.05)。结论三维全容积成像联合速度矢量技术能定量评价PE患者左室壁运动及左室收缩同步性,且对左室功能评估更加全面,可以更有效、早期发现PE患者左室功能异常变化。

253例健康人不同部位光电血管容积图检测分析

探讨健康人不同部位光电血管容积图参数的正常参考值 ,应用 BC- 4型定量式光电血管容积仪对健康受检者两侧面颊、舌背尖部、两手无名指甲床、两手寸口脉(桡动脉 ) 关部分别进行检测及分析。结果 ,不同部位中反映心脏搏动的时间指标和反映心脏功能的比值指标则完全一致 ;而反映血管状态、血流状态的波幅、角度、面积及其比值指标则因部位改变而测值不同。结论 ,光电血管容积图能较好地反映心脏、血管系统的功能和血液的状态。

基于IPPG技术的情绪识别算法

基于成像式光电容积描记技术(Imaging Photoplethysmography,IPPG)的情绪识别具有非接触式和客观性等优势。但基于IPPG信号的情绪识别还处于探索阶段,因IPPG信号质量容易受到影响,识别情绪的准确率还有待提高。为解决上述问题,选择额头作为感兴趣区域,通过小波变换和带通滤波提高信号质量,提取心率变异性特征,并使用支持向量机、K近邻、决策树和随机森林对特征进行分类。在DEAP数据库上进行实验,结果表明:支持向量机的情绪识别效果最好,在唤醒维度上的准确率为61.09%,在效价维度上的准确率为53.31%。该研究在远程医疗、人机交互等领域有广阔的应用前景。

基于HHT分解光电容积脉搏波信号的人体血液流变信息评估

为了识别人体光电容积脉搏波(PPG)信号中表征血液流变信息的动力分量并分析其特点,设计低氧实验.测量30位受试者在正常氧(20%~21%)和极端低氧(15%~16%)2种氧气体积分数环境中的PPG信号,利用希尔伯特黄变换(HHT)算法分解信号.通过经验模式分解得到,PPG信号中实际表征血液流变信息的动力分量为固有模式函数IMFX,其时域特点有2个,一个是有类似动脉收缩舒张的波形,另一个是周期性振荡.基于Hilbert变换得到IMFX的瞬时频率和边际谱,其瞬时频率大多为1.5~2.5 Hz,且在低氧环境中此频率段内的边际谱幅值显著小于正常氧环境情况下的(P<0.05),证明利用该特征可以有效识别低氧诱导的血液流变变化.

基于IPPG的非接触式血氧饱和度检测技术研究

目的:提出一种非接触式血氧饱和度检测的新方法,以提高血氧饱和度的检测精度。方法:该方法基于成像式光电容积描记(imaging photoplethysmography,IPPG)原理提出,采用多任务卷积神经网络的算法进行人脸检测,采用欧拉视频放大中的运动放大和颜色放大相结合的算法实现视频图像放大的功能,使用集合经验模态分解和小波变换联合滤波的方法完成降噪滤波,最后使用经验公式计算血氧饱和度。开展“金标准”(指夹式血氧仪检测)对比实验,以验证该方法的检测准确性。结果:该方法检测血氧饱和度精度高,多次实验的平均误差均不高于2%,与指夹式血氧仪的检测结果有较好的一致性。结论:提出的方法可以完成血氧饱和度的非接触检测,且误差较小,能够达到预期要求。

基于物联网的可穿戴式心率、血氧监测系统

心率、血氧饱和度是临床评估生命活动质量的重要指标,目前的测量设备主要针对个人检测,本文设计了一种基于物联网的可穿戴式心率、血氧饱和度实时监测系统。系统通过终端手环采集光学传感器检测的光电脉搏波信号,经过低通滤波和动态运动补偿处理后得到心率、血氧饱和度值,结合定位信息一起通过4G网络发送到云平台,以及后端数据库进行管理,最后提取到手机客户端小程序或电脑端显示。对该系统测试结果显示,系统的网络通信误码率为0;与同类型手环相比,系统手环检测的心率、血氧饱和度误差小于2%,可用于对心率、血氧饱和度有实时监测需求的养老院或社区等场所。

基于聚类和自适应滤波的成像式心率检测方法

提出了应用于成像式光电容积描记(IPPG)的凹透镜变形算法和肤色像素聚类的感兴趣区域(ROI)动态选取方法,以及针对脉搏波(BVP)信号的自适应归一化最小均方误差(NLMS)滤波算法来解决IPPG心率检测方法在头部运动及光照变化干扰等运动场景下存在的测量结果准确度低和波动性大等问题。首先,利用凹透镜变形算法将面部肤色区域进行图像扭曲和膨胀。其次,通过K-means++聚类方法进行皮肤区域像素选取。然后,应用CHROM算法对BVP信号进行预降噪处理。上述处理方法构成了ROI动态选取方法,可解决头部运动带来的影响。最后,采用提出的自适应NLMS算法对BVP信号进行光照变化干扰的自适应滤波后,完成心率的计算。实验结果表明,所提出的心率检测方法在运动场景下的平均绝对误差(MAE)达到0.92次/min,即使在光照剧烈变化的条件下MAE也能达到2.20次/min。该方法能够有效解决IPPG技术中ROI定位不准、选取困难以及受光照变化影响严重等不足。

脉率变异性分析在穿戴式智能设备中的应用

基于光电容积脉搏波(PPG)原理设计了一种反射式脉搏传感器,通过Arduino uno开发板将采集的人体指端PPG信号传输至PC进行脉率变异性(PRV)分析。选择20名健康受试者为对象进行系统测试,同时同步记录心电图(ECG)信号(迪美泰Dicare-m1CP微型心电记录仪)并进行心率变异性(HRV)分析作为参考。研究发现,脉搏波PP间期序列与心电图RR间期序列高度相关(r>0.99),PRV的时域、频域和Poincaré散点图指标与对应的HRV各指标差异无统计学意义(P>0.05)。结果表明,穿戴式智能设备中基于PPG的短时PRV分析与基于ECG的短时HRV分析是等价的。

基于非接触式测量的极短时心率变异性分析

目的实现基于成像式光电容积描记技术(iPPG)的心率变异性非接触式测量,并探讨极短时分析的可行性。方法使用高速摄像机拍摄12名男性受试者人脸视频,通过感兴趣区域提取,独立成分分析等方法得到与脉搏相关的iPPG信号,并进行了心率变异性的极短时分析。结果与心电信号相比,心率变异性的部分时域和频域特征具有较高的准确性和相关性:NNVGR和RMSSD的相关性最好,均在0.98以上,SDNN相关性在0.9左右;频域特征中,VLF、LF、HF的相关性均在0.8以上,pLF、pHF、LFHFRatio的相关性较低,且个体差异较大。结论iPPG技术可用于心率变异性的准确测量和监测,对于非接触条件下生理信号监测具有重要意义。

基于光电容积脉搏波描记术的无创血红蛋白检测设备的性能评价

目的:验证基于光电容积脉搏波描记术(PPG)的无创血红蛋白检测仪的准确性。方法:采用偏最小二乘(PLS)机器学习算法和PPG技术研发无创血红蛋白检测仪,对无偿献血人群和中国人民解放军总医院血液科患者采用新研发的无创设备检测血红蛋白(SpHb),有创血常规检测血红蛋白值(tHb)做参考。数据分析采用软件MATLAB R2015b,通过相关系数( R)、均方根误差( RMSE)、残差、克拉克(Clarke)网格误差分析和软件MedCalc19.5.6进行Bland-Altman(BA)分析验证其血红蛋白检测准确度。 结果:与临床常用有创检测方法比较,二者相关系数 R=0.915 2, RMSE为0.959 51。Clarke误差网格分析结果显示,数据均位于A区(88.82%)和B区(11.18%),C区无数据分布。BA一致性分析显示,SpHb与tHb差值的平均值0.7 g/L,95%可信区间( CI)-18.1~19.5g/L。 结论:基于PPG无创检测血红蛋白技术可快速准确测量患者血红蛋白水平,有望替代传统的有创血红蛋白检测方法。

面部视频非接触式生理参数感知

为了在非接触条件下检测受试者的各项生理参数,本文设计了一种基于成像式光电容积描记技术,从手机录制的人脸视频中估算生理参数的方法。首先,提出了“小波变换-主成分分析-盲源分离”算法,用于提取出高信噪比的RGB三通道脉搏波信号。然后,分别从频域和时域角度对绿色通道信号进行处理,估算出心率值和呼吸率值;对红蓝通道的脉搏波信号进行处理,并结合血氧仪检测的血氧饱和度结果,进行数据拟合,从而找到从面部视频中估算血氧饱和度值的最佳线性方程。最后,对比了自然光下各生理参数的估算结果误差,分析了在3种光照环境下各参数的估算结果。结果表明:3种光照环境下得到的心率平均误差为0.5512次/min,呼吸率平均误差为−0.6321次/min,血氧饱和度平均误差为−0.2743%。综上,本文提出的非接触式生理参数估算方法精度高,具有普适性和稳定性,估算结果同标准仪器的测量结果具有高度一致性,可满足日常生理参数测量的需求。

反射式额头血氧饱和度测量及其在军事医学中的应用

目的：设计一种反射式额头血氧饱和度测量装置,研究其在军事医学中的应用。方法：根据反射式血氧饱和度测量原理提出反射式血氧饱和度传感器设计方案,并分析血氧饱和度传统计算方法的误差及消除方法。结果：该血氧饱和度测量装置测量精度：在70%~100%范围内无运动时为±2%,有运动时为±3%。该装置已经在多个军事课题中得到应用。结论：反射式额头血氧饱和度测量技术对在军事作业环境下了解人体生命体征和评定功能状态具有重要意义。