一种实时动态心率监测装置及监测方法
技术领域
本发明涉及电子领域,尤其涉及一种实时动态心率监测装置及监测方法。
背景技术
随着移动互联网技术在医疗健康领域的应用与发展,在市场上出现了智能手表、智能手环、智能腕带等大量形态各异,具备测量心率、血压、血氧浓度、呼吸频率等医用生理参数的可穿戴式移动健康产品。心率定义为人体每分钟的心跳次数,是评估人健康状态的一个重要医用常规生理参数。心率监测对于疾病风险预警、病症诊断、年度例行体检具有十分重要的意义。特别地,健身活动、户外跑步等运动方式对于实时动态心率监测有着广泛的应用需求。
目前,绝大多数移动健康产品采用的心率监测技术原理是光电透射测量法。在产品的硬件设计上,与人体皮肤接触的传感器会发出一束光打在皮肤上,同时测量经皮肤反射或透射的光。因为血液对特定波长的光有吸收作用,心脏泵血的过程直接影响传感器测得的光信号强度改变,硬件按照设定的采样率记录信号强度变化采集原始数据,即脉搏波信号。数据分析软件单元运行心率监测算法处理脉搏波信号,输出心率值。心率监测算法是心率测量产品的关键核心技术,决定了心率测量值的准确性和可靠性。实际应用中,心率监测包括静态心率监测和实时动态心率监测,后者具有更广的应用空间,同时也对现有技术提出了很大的挑战。
通过实际测试发现,目前绝大多数移动健康产品的动态心率监测算法的技术现状是传统的信号时域波形分析或信号频域分析结合加速度计读数辅助判断,在运动状态下的人体心率实时监测这一应用场景中暴露了以下缺点。第一,由于噪声干扰导致信号时域波形上的特征点不太明显,会造成算法无法获取完整输入信息;第二,信号时域波形匹配的准则设置过多,算法参数具体数值设定存在困难;第三,对于嵌入式模块而言,波形匹配算法的计算复杂度较大;第四,传统的信号频域分析方法在提高频谱精度时会增大计算和数据存储开销;第五,加速度计增加了硬件成本,同时也增加计算、存储和能耗方面的资源开销。
因此,现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于现有技术的不足,本发明目的在于提供一种实时动态心率监测装置及监测方法,旨在解决现有技术中动态心率监测装置在监测心率时,算法计算复杂度高,硬件成本高,计算、存储和能源方面的资源开销大的缺陷。
本发明的技术方案如下:
一种实时动态心率监测装置,其中,装置包括基线漂移消除模块,带通滤波模块,频域分析模块,心率频点选择模块;
所述基线漂移消除模块用于消除导致脉搏波信号的基准线出现漂移的干扰信号;
所述带通滤波模块用于获取属于心率频段的频率信号分量同时消除心率频段外的噪声信号;
所述频域分析模块用于获取脉搏波信号在预先设置的特定频段区间内的信号频谱;
所述心率频点选择模块用于获取心率对应的频点并输出频点;
所述基线漂移消除模块与所述带通滤波模块连接,所述带通滤波模块与所述频域分析模块连接,所述频域分析模块还与所述心率频点选择模块连接。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述基线漂移消除模块具体包括基线漂移趋势项信号提取单元和信号线性叠加单元;
所述基线漂移趋势项信号提取单元用于获取与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号;
所述信号线性叠加单元用于将原脉搏波信号减掉基线漂移趋势项信号,得到去掉基线漂移的脉搏波信号;
所述基线漂移趋势项信号提取单元与所述信号线性叠加单元连接。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述带通滤波模块具体包括滤波参数设置单元和滤波单元,
所述滤波参数设置单元用于设置通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数;
所述滤波单元用于获取滤波模块阶数和系数后,将经所述基线漂移消除模块消除基线漂移后的脉搏波信号进行滤波,获取去除噪声后的脉搏波信号;
所述滤波参数设置单元和滤波单元连接。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述频域分析模块具体包括特定频段区间设置单元、频点功率计算单元和信号频谱获取单元;
所述特定频段区间设置单元用于设置特定频段区间的起始频点、结束频点、频点细分数目;
所述频点功率计算单元用于对于特定频段区间的每个频点,分别用第一变换多项式计算频域信号的实部,用第二变换多项式计算频域信号的虚部,根据频域信号的实部和虚部计算得到脉搏波信号在频点的功率;
所述信号频谱获取单元用于获取特定频段区间内的脉搏波信号在每个频点的功率,叠加后生成脉搏波信号在整个关注频段区间的信号频谱;
所述频点功率计算单元分别与所述特定频段区间设置单元、所述信号频谱获取单元连接。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述心率频点选择模块具体包括心率频点选择单元和心率频点动态跟踪单元,
所述心率频点选择单元用于在初始状态下获取脉搏波信号频谱中谱峰所在的频点位置作为心率频点;
所述心率频点动态跟踪单元用于在预先设置的固定跟踪周期内,以上一跟踪周期输出的心率频点为中心,在中心左右一个特定宽度的频谱范围内进行高精度的频域分析,选择谱峰所在的频点位置作为心率频点输出;
所述心率频点选择单元与所述心率频点动态跟踪单元连接。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述第一变换多项式和所述第二变换多项式为正交多项式。
所述的实时动态心率监测装置,其中,所述第一变换多项式为勒让德多项式,雅可比多项式,拉盖尔多项式,切比雪夫多项式,埃尔米特多项式中的一种;
所述第二变换多项式为正交多项式为勒让德多项式,雅可比多项式,拉盖尔多项式,切比雪夫多项式,埃尔米特多项式中的一种。
一种基于所述的实时动态心率监测装置的监测方法,其中,方法包括步骤:
A、获取脉搏波信号,通过基线漂移消除模块消除基线漂移干扰信号;
B、带通滤波模块对基线漂移消除模块输出的信号进行滤波,保留属于心率频段的信号分量;
C、频域分析模块获取脉搏波信号在预先设置的特定频段区间内的信号频谱;
D、心率频点选择模块根据信号频率中获取心率对应的频点并输出。
所述的实时动态心率监测方法,其中,所述步骤A具体包括:
A1、通过信号滤波法或曲线拟合法获取与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号;
A2、将原脉搏波信号,基线漂移趋势项信号使用行向量或者列向量存储,然后按照矩阵加法规则用原脉搏波信号减掉基线漂移趋势项信,得到去掉基线漂移的脉搏波信号。
所述的实时动态心率监测方法,其中,所述步骤B具体包括:
B1、获取预先设置的通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数;
B2、获取滤波模块阶数和系数后,将经所述基线漂移消除模块消除基线漂移后的脉搏波信号进行滤波,获取去除噪声后的脉搏波信号。
本发明提供了一种实时动态心率监测装置及监测方法,本发明可排除人体运动、肌肉活动对心率分析的影响,减少了硬件成本,可以灵活地选择关注频段区间,仅在关注频段区间内提高信号的频域精度,避免带来过大的计算和存储开销,选择信号频谱分析的技术路线,避免了时域信号波形特征点难找,算法参数具体值难确定的问题。
附图说明
图1为本发明的一种实时动态心率监测装置的较佳实施例的功能原理框图。
图2为本发明的一种实时动态心率监测装置的监测方法的较佳实施例的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明还提供了一种实时动态心率监测装置的较佳实施例的功能原理图,如图1所示,其中,装置包括基线漂移消除模块100,带通滤波模块200,频域分析模块300,心率频点选择模块400;
所述基线漂移消除模块100用于消除导致脉搏波信号的基准线出现漂移的干扰信号;所述带通滤波模块200用于获取属于心率频段的频率信号分量同时消除心率频段外的噪声信号;所述频域分析模块300用于获取脉搏波信号在预先设置的特定频段区间内的信号频谱;所述心率频点选择模块400用于获取心率对应的频点并输出频点;所述基线漂移消除模块100与所述带通滤波模块200连接,所述带通滤波模块200与所述频域分析模块300连接,所述频域分析模块300还与所述心率频点选择模块400连接。
具体实施时,所述基线漂移消除模块具体包括基线漂移趋势项信号提取单元和信号线性叠加单元;
所述基线漂移趋势项信号提取单元用于获取与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号;
所述信号线性叠加单元用于将原脉搏波信号减掉基线漂移趋势项信号,得到去掉基线漂移的脉搏波信号;
所述基线漂移趋势项信号提取单元与所述信号线性叠加单元连接。
具体实施时,因为呼吸、肢体活动或运动会导致脉搏波信号的基准线呈现上下漂移的情况,本质上这种基线漂移是一种低频信号,会对关键信息的判断带来干扰。消除基线漂移模块的主要作用就是降低呼吸、运动对脉搏波信号带来的基线漂移干扰,避免对加速度计辅助信息的依赖。
消除基线漂移模块由两个功能单元组成:基线漂移趋势项信号提取单元,信号线性叠加单元。
基线漂移趋势项信号提取单元,具体的实施方式有两类,第一类是信号滤波方法,第二类是曲线拟合方法。信号滤波方法的具体实施方式为中值滤波或均值滤波,使用滑动窗口遍历脉搏波信号,计算窗口内的全部信号值的中值或均值,最终得到与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号。曲线拟合方法的具体实施方式,将基线漂移信号视作可以表示为一个高次多项式的时间函数,用脉搏波信号作为输入数据样本,采用非线性拟合方法得到高次多项式的各项系数,最终通过多项式函数计算得到与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号。
信号线性叠加单元,具体实施方式就是将原脉搏波信号,基线漂移趋势项信号使用行向量或者列向量存储,然后按照矩阵加法规则用原脉搏波信号减掉基线漂移趋势项信号,最终得到去掉基线漂移的脉搏波信号。
进一步地,所述带通滤波模块具体包括滤波参数设置单元和滤波单元,
所述滤波参数设置单元用于设置通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数;
所述滤波单元用于获取滤波模块阶数和系数后,将经所述基线漂移消除模块消除基线漂移后的脉搏波信号进行滤波,获取去除噪声后的脉搏波信号;
所述滤波参数设置单元和滤波单元连接。
具体实施时,大量医学实践表明,普遍情况下人体心率的范围是40次/分钟至220次/分钟,这表明心率信号的频率范围是0.6 Hz至3.7 Hz。因此,可以将0 Hz至0.6 Hz,以及3.7 Hz以上的信号频段视作噪声频段,这些噪声包括传感器电路导致的毛刺噪声、人体活动引入的噪声等等。带通滤波器模块的主要作用就是仅保留属于心率频段的信号分量,同时消除带外噪声对于发现心率信号的干扰。
带通滤波器模块,具体的实施方式可以采用巴特沃斯滤波器,通过设置通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数,参照巴特沃斯滤波器设计流程计算得到滤波器阶数和系数。将去掉基线漂移的脉搏波信号输入带通滤波器模块,最终得到去除噪声的脉搏波信号。
在具体实施时,不排除存在极端情况下(疾病、剧烈运动)的心率信号,为保证全面地监测到心率变化,可以适当增大心率频段的动态范围,例如,设置成0.5 Hz至4 Hz;带通滤波器的实施方式除巴特沃斯滤波器外,还可以选择切比雪夫滤波器等。
进一步的实施例中,所述频域分析模块具体包括特定频段区间设置单元、频点功率计算单元和信号频谱获取单元;
所述特定频段区间设置单元用于设置特定频段区间的起始频点、结束频点、频点细分数目;
所述频点功率计算单元用于对于特定频段区间的每个频点,分别用第一变换多项式计算频域信号的实部,用第二变换多项式计算频域信号的虚部,根据频域信号的实部和虚部计算得到脉搏波信号在频点的功率;
所述信号频谱获取单元用于获取特定频段区间内的脉搏波信号在每个频点的功率,叠加后生成脉搏波信号在整个关注频段区间的信号频谱;
所述频点功率计算单元分别与所述特定频段区间设置单元、所述信号频谱获取单元连接。
具体实施时,去除噪声的脉搏波信号是时域信号,为了更精准的提取心率信息,需要采用信号变换方法获得脉搏波信号对应的频域信号,并且保证信号频谱有足够高的频域精度。经典的时频信号变换方法是快速傅里叶变换即FFT,它的缺点是为提高信号频域精度需要付出嵌入式设备难以承担的计算和存储开销。高精度频域分析模块的主要作用是,可以灵活地选择关注频段区间,仅在关注频段区间内提高信号频域精度,避免带来过大的计算和存储开销。
高精度频域分析模块,具体的实施方式为,设置关注频段区间的起始频点f1、结束频点f2和频点细分数目Nf。
用q(n),n=0,1,…,N-1表示数据长度为N的脉搏波信号序列。对于关注频段区间内的每个频点f,使用下面的变换多项式计算频域信号实部,
Qr = q(0) + q(1) * cos(f) + q(2) * T(2) + … + q(N-1) * T(N-1)
和使用下面的变换多项式计算频域信号虚部,
Qi= -q(1) * sin(f) – q(2) * sin(f) * U(2) - … - q(N-1) * sin(f) * U(N-1)
T(n)为第一变换多项式,U(n)为第二变换多项式,第一变换多项式和所述第二变换多项式为正交多项式。所述第一变换多项式为勒让德多项式,雅可比多项式,拉盖尔多项式,切比雪夫多项式,埃尔米特多项式中的一种;所述第二变换多项式为正交多项式为勒让德多项式,雅可比多项式,拉盖尔多项式,切比雪夫多项式,埃尔米特多项式中的一种。
根据Qr和Qi,可以计算得到脉搏波信号在频点f的功率。
当关注频段区间内的每个频点都经过以上计算后,则可以得到脉搏波信号在整个关注频段区间的信号频谱。高频域精度的量化指标与频点细分数目Nf有关,频点细分数目越大频域精度越高。
进一步地,所述心率频点选择模块具体包括心率频点选择单元和心率频点动态跟踪单元,
所述心率频点选择单元用于在初始状态下获取脉搏波信号频谱中谱峰所在的频点位置作为心率频点;
所述心率频点动态跟踪单元用于在预先设置的固定跟踪周期内,以上一跟踪周期输出的心率频点为中心,在中心左右一个特定宽度的频谱范围内进行高精度的频域分析,选择谱峰所在的频点位置作为心率频点输出;
所述心率频点选择单元与所述心率频点动态跟踪单元连接。
具体实施时,得到脉搏波信号在关注频段区间的信号频谱后,并不能很直接地计算心率值,而是需要通过分析判断发现代表心率的频点,才能计算心率值,这是心率频点选择模块的作用。
心率频点选择模块,具体实施方式,分为两个阶段。第一阶段是,初始状态精确心率频点选择;第二阶段是心率频点动态跟踪。
初始状态精确心率频点选择,具体实施方式是,保证人体处于安静状态下,通过消除基线漂移模块、带通滤波器模块和高精度频域分析模块得到脉搏波信号频谱,其中谱峰所在频点位置就是代表心率的频点,可以计算出心率值。
心率频点动态跟踪,具体实施方式是,以固定的跟踪周期进行循环,在每个跟踪周期内,通过消除基线漂移模块和带通滤波器模块得到去除噪声的脉搏波信号,以上一跟踪周期输出的心率频点为中心,在中心左右一个狭小宽度的频谱范围内进行高精度的频域分析,选择谱峰所在的频点位置作为心率频点输出。
本发明还提供了一种基于所述的实时动态心率监测装置的监测方法的较佳实施例,如图2所示,其中,方法包括:
步骤S100、获取脉搏波信号,通过基线漂移消除模块消除基线漂移干扰信号;
步骤S200、带通滤波模块对基线漂移消除模块输出的信号进行滤波,保留属于心率频段的信号分量;
步骤S300、频域分析模块获取脉搏波信号在预先设置的特定频段区间内的信号频谱;
步骤S400、心率频点选择模块根据信号频率中获取心率对应的频点并输出。
具体实施时,通过多种滤波器技术去除信号采集过程中混入的高频噪声,去除由肌肉抖动和呼吸引起的信号基线漂移,采用一种比FFT计算复杂度小的高精度信号频域分析方法,从信号频谱中筛选定位代表心率的频点,对心率进行实时动态地监测。减少了加速度计导致的硬件成本和资源上的额外开销。第二,避免了时域信号波形特征点难找,算法参数具体值难确定的问题。第三,算法的计算复杂度是普通嵌入式模块可以承担的。具体的监测方法如上监测装置的具体实施例所述。
进一步地,所述步骤S100具体包括:
步骤S101、通过信号滤波法或曲线拟合法获取与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号;
步骤S102、将原脉搏波信号,基线漂移趋势项信号使用行向量或者列向量存储,然后按照矩阵加法规则用原脉搏波信号减掉基线漂移趋势项信,得到去掉基线漂移的脉搏波信号。
具体实施时,其中所述步骤S101中信号滤波方法的具体实施方式为中值滤波或均值滤波,使用滑动窗口遍历脉搏波信号,计算窗口内的全部信号值的中值或均值,最终得到与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号。曲线拟合方法的具体实施方式,将基线漂移信号视作可以表示为一个高次多项式的时间函数,用脉搏波信号作为输入数据样本,采用非线性拟合方法得到高次多项式的各项系数,最终通过多项式函数计算得到与原脉搏波信号等长的基线漂移趋势项信号。
进一步的实施例中,所述步骤S200具体包括:
步骤S201、获取预先设置的通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数;
步骤S202、获取滤波模块阶数和系数后,将经所述基线漂移消除模块消除基线漂移后的脉搏波信号进行滤波,获取去除噪声后的脉搏波信号。
具体实施时,采用巴特沃斯滤波器,通过设置通带下限和上限频率、阻带下限和上限频率、通带内衰减系数、阻带内衰减系数,参照巴特沃斯滤波器设计流程计算得到滤波器阶数和系数。将去掉基线漂移的脉搏波信号输入带通滤波器模块,最终得到去除噪声的脉搏波信号。
在具体实施时,不排除存在极端情况下(疾病、剧烈运动)的心率信号,为保证全面地监测到心率变化,可以适当增大心率频段的动态范围,例如,设置成0.5 Hz至4 Hz;带通滤波器的实施方式除巴特沃斯滤波器外,还可以选择切比雪夫滤波器等。
综上所述,本发明提供了一种实时动态心率监测装置及监测方法,装置包括基线漂移消除模块,带通滤波模块,频域分析模块,心率频点选择模块;所述基线漂移消除模块用于消除导致脉搏波信号的基准线出现漂移的干扰信号;所述带通滤波模块用于获取属于心率频段的频率信号分量同时消除心率频段外的噪声信号;所述频域分析模块用于获取脉搏波信号在预先设置的特定频段区间内的信号频谱;所述心率频点选择模块用于获取心率对应的频点并输出频点。本发明排除人体运动、肌肉活动对心率分析的影响,减少了硬件成本,可以灵活地选择关注频段区间,仅在关注频段区间内提高信号的频域精度,避免带来过大的计算和存储开销。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。