[发明专利]基于光电容积脉搏描记法的非接触式心率检测方法

说明书

本发明公开了一种基于光电容积脉搏描记法的非接触式心率检测方法，属于图像处理领域。首先采用摄像头获取人脸视频；其次采用哈尔Haar特征识别人脸区域作为感兴趣区域；接着提取感兴趣区域中的红绿蓝RGB三色通道信号，采用独立成分分析方法进行信号分离，同时采用振幅选择滤波器进行滤波；最后采用傅里叶变换进行频域分析，找到波形尖峰出现的周期，依据此周期变化可得出心跳频率。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于光电容积脉搏描记法，根据人脸视频序列进行心率检测的方法。

背景技术

目前，中国心血管疾病现患病人数为3.30亿，其患病率与死亡率均位于各项疾病之首。心血管疾病的患病率与死亡率仍处于上升阶段，在今后，心血管疾病仍将是危害人体生命健康的首要疾病。心率作为人体四大生命体征之一，其稳定与否直接反应出心脏功能的好坏，是临床诊断的重要依据。所以如何方便、准确、低成本的测量心率是至关重要的。

近些年来，基于光电容积脉搏描记法的心率检测方法被提出，它是指利用光电手段在活体组织中检测血液容积变化的一种无创检测方法。当某种波长的光照射到皮肤表面时，光束通过透射、反射等方式，传送到一个光电接收器中。其中在整个血液循环中，皮肤、肌肉、组织对光的吸收率不变；而血液在心脏的作用下流动是血液容积呈周期性变化，当心脏收缩时血容量增大，光吸收量增强，检测到的光照强度最小；当心脏舒张时血容量减小，光吸收量减弱，检测到的光照强度最大。将该光强度变化信号使用光电转换器转化为电信号，即可得到脉搏血氧容积的变化，其中包含心率在内的多个人体生理信息。根据研究表明，基于光电容积脉搏描记法，利用图像的光强度变化同样可以检测心率，且与原始的方法相比，该方法无需接触，也不需要特定的传感器，可以满足日常心率检测的需要。由此，本文基于光电容积脉搏描记法，提出了一套完整的心率检测方案，包括对人脸区域中的ROI(Region of Interest，感兴趣区域)识别提取原始RGB(Red Green Blue，红绿蓝三色通道)信号；对RGB信号采用滤波器进行数据处理；采用独立成分分析对信号进行分离，根据相关性分析找出PPG(photoplethysmographic，光电容积脉搏描记信号)信号；利用傅里叶变换进行频域分析，找到尖峰所对应的频率，计算求得心率结果。在数据处理中，采用WenJinWang等人在文献Amplitude-selective filtering for remote-PPG中提出的振幅选择滤波方法进行滤波，并对其中的参数、公式等进行了优化；在信号分离中，采用Bingham等人在文献A Fast Fixed-point Algorithm For Independent Component Analysis ofComplex Valued Signals中提出的fastICA方法，并通过计算相关系数的方法进行相关性分析，对心脏脉动信号的选取算法进行了改进，作为PPG信号进行后续计算，以更加精确地计算人体心率。

发明内容

本发明解决的技术问题是：为了进行准确、稳定的远程心率检测，提供了一套基于光电容积脉搏描记法的完整的心率检测方案，并对其中的滤波方法和信号分离方法做出了一些优化和改进。相较于已有的方法，该方法的测量准确率更高、测量结果更加稳定，且和指夹式血氧仪测得的真实心率具有一定的一致性，基本可以满足日常生活中进行心率检测的需要。具体包括以下五个步骤：

步骤1：控制摄像头对准人脸面部区域以获取人脸视频序列；

步骤2：从步骤1中获取的人脸视频序列中使用哈尔Haar特征识别人脸区域作为感兴趣区域ROI；

步骤3：从所得到的ROI中分离出红色通道信号、绿色通道信号和蓝色通道信号作为红绿蓝RGB三色通道信号，使用振幅选择滤波器进行滤波处理，得到观测信号；

步骤4：基于所得到的观测信号，使用独立成分分析方法进行分离，选择与绿色通道信号相关性最高的信号作为光电容积脉搏描记信号PPG；

步骤5：对所得到的PPG采用傅里叶变换得到频谱图，根据频谱图中的尖峰找到对应的频率，计算出心率结果。