CN106037743B - 一种提取呼吸率的方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种提取呼吸率的方法及设备,该方法包括:采集脉搏波信号;筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。由于现有技术中,光电容积脉搏波的提取技术已经十分成熟,应用非常广泛,本发明实现了直接从脉搏波中计算出呼吸率的参数,也就是说相当于在不增加成本的情况下实现了计算呼吸率的方法,因此,该方法成本低并且操作简单。

Description

一种提取呼吸率的方法及设备
技术领域
本发明涉及信号处理领域,更具体地说,涉及一种提取呼吸率的方法及设备。
背景技术
随着科学技术的不断发展,呼吸率的检测可以通过多种多样的技术来实现,病人监护仪上一般采用阻抗法提取被监测者的呼吸波形,然后计算呼吸率;睡眠呼吸诊断设备上常记录口鼻气流进行呼吸暂停分析及低通气的判断;还有利用压电传感器记录胸腹呼吸运动,等等。
现有技术的呼吸率的检测方法,操作麻烦,成本高。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种提取呼吸率的方法及设备,该方法及装置操作简单,且成本低。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种提取呼吸率的方法,该方法包括:
采集脉搏波信号;
筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;
对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;
对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。
优选的,在上述方法中,所述采集脉搏波信号包括:
通过传感器采集脉搏波的波形信号:
将所述脉搏波的波形信号转化为电信号,再将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
优选的,在上述方法中,所述筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号包括:
通过低通滤波筛选出低频脉搏波信号。
优选的,在上述方法中,所述对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号包括:
分析所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
根据分析出的所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置,利用插值法,生成呼吸率信号。
优选的,在上述方法中,所述对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率包括:
分析所述呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
本发明还提供了一种用于提取呼吸率的设备,该设备包括:
采集装置,所述采集装置用于采集脉搏波信号;
处理装置,所述处理装置用于筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。
优选的,在上述设备中,所述采集装置采集脉搏波信号时,具体用于:
所述采集装置利用传感器采集脉搏波的波形信号,并将所述脉搏波的波形信号转化为电信号,将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
优选的,在上述设备中,所述处理装置筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号时,具体用于:
所述处理装置利用低通滤波的处理方式筛选出低频脉搏波信号。
优选的,在上述设备中,所述处理装置对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号时,具体用于:
所述处理装置分析所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
根据分析出的所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置,利用插值法,生成呼吸率信号。
优选的,在上述设备中,所述处理装置对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率时,具体用于:
所述处理装置分析呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
通过上述描述可知,本发明提供的一种提取呼吸率的方法,该方法包括:采集脉搏波信号;筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。由于现有技术中,光电容积脉搏波的提取技术已经十分成熟,应用非常广泛,本发明实现了直接从脉搏波中计算出呼吸率的参数,也就是说相当于在不增加成本的情况下实现了计算呼吸率的方法,因此,该方法成本低并且操作简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种提取呼吸率的方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一段原始脉搏波波形图;
图3为本申请实施例提供的一段脉搏波经变换后所得到的信号图;
图4为本申请实施例提供的一段脉搏波波峰以及波谷的位置图;
图5为本申请实施例提供的一段脉搏波波峰波谷经插值所得包络信号图;
图6为本申请实施例提供的一段重建的呼吸波形图;
图7为本申请实施例提供的一段呼吸信号频谱图;
图8为本申请实施例提供的一种提取呼吸率的装置的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
正如背景技术中所述,目前呼吸率的检测有很多种方式,病人监护仪上一般采用阻抗法提取被监测者的呼吸波形,然后计算呼吸率;睡眠呼吸诊断设备上常记录口鼻气流进行呼吸暂停分析及低通气的判断;还有利用压电传感器记录胸腹呼吸运动,等等。这几种检测呼吸率的方法都是利用新的技术来实现对呼吸率的检测的。这样会增加检测呼吸率的成本。
为了解决上述问题,本发明实施例提供了一种提取呼吸率的方法,该方法包括:
采集脉搏波信号;
筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;
对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;
对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。
由此可知,该方法是在脉搏波的基础上,提取呼吸率信息。并且在现有技术中,光电容积脉搏波的提取技术已经十分成熟,应用非常广泛,本发明实现了直接从脉搏波中计算出呼吸率的参数,也就是说相当于在不增加成本的情况下实现了计算呼吸率的方法,因此,该方法成本低并且操作简单。
为了更加详细的说明本发明实施例,下面结合附图对本发明实施例进行具体描述。
参见图1,图1为本申请实施例提供的一种提取呼吸率的方法的流程示意图;该方法包括:
步骤S11:采集脉搏波信号;
将脉搏波采集装置与探头传感器连接,所述脉搏波采集装置利用定时器按照一定的速率交替发出红光、红外光并将接收到的脉搏波信号转化成电信号,所述电信号再进过A/D采样后得到数字信号。采集到的脉搏波形信号如图2所示。
步骤S12:筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;
提高所述脉搏波信号的信噪比,将所述脉搏波信号经过低通滤波,筛选得到一定频率以下的低频脉搏波信号。
步骤S13:对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;
对所述低频脉搏波信号进行能量变换,可以突出所述低频脉搏波信号陡峭的上升沿,对所述低频脉搏波信号进行能量变换后输出的信号如图3所示。经过能量变换后的低频脉搏波信号位置非常突出,利用阈值法检测脉搏波位置,再利用插值法,在所述低频脉搏波信号的波峰波谷中插值得到包络信号,即得到呼吸率信号。
步骤S14:对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率;
利用计算出的呼吸波形,进行呼吸周期的检测和频谱分析,进而得到呼吸率。
本发明在现有很成熟的光电容积脉搏波的提取技术基础上,计算出呼吸率,操作简单,成本低。
可选的,在本申请实施例中,所述采集脉搏波信号包括:
采集脉搏波信号;
利用脉搏波采集装置与探头传感器连接,所述脉搏波采集装置可以利用定时器按照一定的速率交替发出红光,红外光。利用俩种不同的光在动脉血中的吸收量不同,进而采集脉搏波信号。
将所述脉搏波波形信号转化为电信号,再将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
所述脉搏波采集装置可以将接收到的所述脉搏波波形信号转化为电信号,再将所述电信号经过A/D采样后得到数字信号,将所述数字信号作为脉搏波信号。
可选的,在本申请实施例中,所述筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号包括:
根据低通滤波筛选出低频脉搏波信号,主要是提高所述脉搏波信号的信噪比。
也就是说将所述脉搏波信号经过低通滤波提高信噪比,其中,数字滤波器选择简单整系数滤波器,***函数为:
对应差方程为:
y(n)=[2y(n-1)-y(n-2)+x(n)-2x(n-5)+x(n-10)]/25
滤波器-3dB截止频率约8Hz,运算量小,效率高。
可选的,在本申请实施例中,所述对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号,包括:
分析所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
对所述低频脉搏波信号进行能量变换,可以突出所述低频脉搏波信号陡峭的上升沿,如图3所示,对多数低频脉搏波进行如下能量变换:
Δxj,k=xj,k-xj,k-1
其中,n表示所述低频脉搏波信号通道数,可以取n=1或n=2,因为红光和红外光两个信号可同时参与能量变换或其中之一参与能量变换,q表示窗口的长度,i表示样本序号。符号x1,i,x2,i分别表示滤波后所得红外光和红光信号。所述低频脉搏波经过能量变换后输出信号如图3所示。
之后利用阈值法检测低频脉搏波的位置,确定每个低频脉搏波的波峰位置,波谷位置。经能量变换后的信号如图3所示,低频脉搏波的位置非常突出,利用下面的方法,给定一阈值
Threshold=max[α×std(E),MinThreshold]
其中,α是由经验给定的常数,std表示计算序列的标准差,MinThreshold是一个固定常数,作为阈值的下限,防止低频脉搏波下降沿的重搏波被误检。从图3可以看到在低频脉搏波后面出现的重搏波产生的能量信号峰,幅度通常很低。
当然检测阈值可以有多种方法给出,并可以进行动态更新。在本发明中,取α=0.6,MinThreshold=600。图3中经变换后输出信号的标准差为1434,因此本次阈值Threshold=max[0.6*1434,600]=860,能正确的检测出每个脉搏波,重搏波不会被误检。
在检测到一个低频脉搏波后,能量信号的峰值对应这低频脉搏波信号的上升沿处偏上的位置,利用局部窗口搜索方法,在向后设置的窗口内搜索最大值,在向前设置的窗口内搜索最小值,从而确定一个低频脉搏波的波峰和波谷位置。波峰位置的差分即得RR间距序列。附图4为一端波形的峰谷位置检测结果,图上用方框标出。
之后利用插值法重建呼吸波形。三次样条差值或线性差值均为通用成熟技术,由一组波形离散点处的取值可以近似出原始波形。利用三次样条插值技术,计算出低频脉搏波波峰和波谷的包络曲线如图5所示。三次样条插值所得包络曲线比线性插值所得包络曲线光滑,但计算量较大,适合离线处理。线性插值后再平滑滤波可以增加包络曲线的光滑程度,运算量较小。RR间距序列处理算法和包络曲线的计算方法相同。呼吸波形的重建还可以利用低频脉搏波的振幅序列差值计算出来。总之,波峰和波谷的幅度差,RR间距,波峰和波谷的幅度都可以用来计算呼吸波,利用它们中的某个特征或几个特征量的组合均在本申请范围之内。附图6为一段重建的呼吸波形图,频率为8点/秒,长度为1分钟。
优选的,在本申请实施例中,所述对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率,包括:
分析所述呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
呼吸信号是窄带低频信号,频率范围通常在0.1Hz~1Hz之间,实验中法线安静状态下成人的呼吸率大约在7次~20次/分钟范围内。图6为利用前述方法计算出的呼吸波形,从时域波形上检测出呼吸周期,同时将呼吸信号变换到频域(加窗FFT),计算出呼吸的频率。图7是图6中信号的频谱图,图7上谱峰位置对应的频率约为Fr=0.16Hz,从而呼吸率:
RR=60×Fr=10次/分。
其中,频域分析方法是通用成熟技术,可以有多种方法分析。
基于上述提取呼吸率的方法,本发明另一实施例还提供了一种提取呼吸率的设备,该设备包括:
采集装置81,所述采集装置81用于采集脉搏波信号;
处理装置82,所述处理装置82用于筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号;对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。
其中,所述采集装置81还包括:波形存储器,所述波形存储器用于记录采集到的波形信号的采集时间和样本数据;还包括:传输模块,所述传输模块将采集到的波形信息对外输出,例如,发送给所述处理装置82,将对信号进行处理。
其中,所述波形存储器采用SD卡的形式或本地存储等多种方式,所述传输模块可以采用有线输出,或蓝牙无线传输信号等方式。
可选的,在本申请实施例中,所述采集装置81采集脉搏波信号时,具体用于:
所述采集装置81利用传感器采集脉搏波的波形信号,并将所述脉搏波的波形信号转化为电信号,将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
可选的,在本申请实施例中,所述处理装置82筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号时,具体用于:
所述处理装置82利用低通滤波的处理方式筛选出低频脉搏波信号,主要是为了提高所述脉搏波信号的信噪比。
可选的,在本申请实施例中,所述处理装置82对所述低频脉搏波信号进行分析,利用插值法,生成呼吸率波信号时,具体用于:
所述处理装置82分析所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
根据分析出的所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置,利用插值法,生成呼吸率信号。
可选的,在本申请实施例中,所述处理装置82对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率时,具体用于:
所述处理装置82分析呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
由此可知,该设备是在脉搏波的基础上,提取呼吸率信息。并且在现有技术中,光电容积脉搏波的提取技术已经十分成熟,应用非常广泛,本发明实现了直接从脉搏波中计算出呼吸率的参数,也就是说相当于在不增加成本的情况下实现了计算呼吸率的方法,因此,该设备成本低且操作简单。
需要说明的是,所述提取呼吸率的设备基于上述提取呼吸率的方法,相同相似之处可以相互补充说明。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种提取呼吸率的方法,其特征在于,该方法包括:
采集脉搏波信号;
筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;
基于公式对所述低频脉搏波信号进行能量变换,利用阈值法检测低频脉搏波位置,基于检测到的低频脉搏波位置利用插值法,生成呼吸率波信号,其中:Δxj,k=xj,k-xj,k-1,n表示所述低频脉搏波信号通道数,q表示窗口的长度,i表示样本序号,符号x1,i,x2,i分别表示滤波后所得红外光和红光信号;
对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集脉搏波信号包括:
通过传感器采集脉搏波的波形信号:
将所述脉搏波的波形信号转化为电信号,再将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号包括:
通过低通滤波筛选出低频脉搏波信号。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述低频脉搏波信号进行能量变化,利用阈值法检测低频脉搏波位置,基于检测到的低频脉搏波位置利用插值法,生成呼吸率波信号包括:
对所述低频脉搏波信号进行能量变换,得到能量变换后的输出信号;
利用阈值法检测低频脉搏波的位置,确定所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
根据分析出的所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置,在所述低频脉搏波信号的波峰波谷中插值得到包络信号,将所述包络信号作为呼吸率波信号。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率包括:
分析所述呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
6.一种用于提取呼吸率的设备,其特征在于,该设备包括:
采集装置,所述采集装置用于采集脉搏波信号;
处理装置,所述处理装置用于筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号;基于公式对所述低频脉搏波信号进行能量变换,利用阈值法检测低频脉搏波位置,基于检测到的低频脉搏波位置利用插值法,生成呼吸率波信号;对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率;其中:Δxj,k=xj,k-xj,k-1,n表示所述低频脉搏波信号通道数,q表示窗口的长度,i表示样本序号,符号x1,i,x2,i分别表示滤波后所得红外光和红光信号。
7.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述采集装置采集脉搏波信号时,具体用于:
所述采集装置利用传感器采集脉搏波的波形信号,并将所述脉搏波的波形信号转化为电信号,将所述电信号转化为数字信号作为脉搏波信号。
8.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理装置筛选所述脉搏波信号,得到低频脉搏波信号时,具体用于:
所述处理装置利用低通滤波的处理方式筛选出低频脉搏波信号。
9.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理装置对所述低频脉搏波信号进行能量变化,利用阈值法检测低频脉搏波位置,基于检测到的低频脉搏波位置利用插值法,生成呼吸率波信号时,具体用于:所述处理装置对所述低频脉搏波信号进行能量变换,得到能量变换后的输出信号,确定所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置;
根据分析出的所述低频脉搏波信号的波峰位置和波谷位置,在所述低频脉搏波信号的波峰波谷中插值得到包络信号,将所述包络信号作为呼吸率波信号。
10.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述处理装置对所述呼吸率波信号进行分析,计算呼吸率时,具体用于:
所述处理装置分析呼吸率波信号的周期和频谱;
根据分析出的所述呼吸率波信号的周期和频谱,计算得出呼吸率。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106473721A (zh) * 2016-11-16 2017-03-08 成都乐享智家科技有限责任公司 一种用于腋下的心率、呼吸、体温监测***
CN106983501A (zh) * 2017-03-29 2017-07-28 汪欣 脉搏波和呼吸波诊断装置和方法
CN108186018B (zh) * 2017-11-23 2020-11-20 苏州朗开医疗技术有限公司 一种呼吸数据处理方法及装置
CN109833034A (zh) * 2017-11-24 2019-06-04 深圳市岩尚科技有限公司 一种脉搏波信号中提取血压数据的方法及装置
CN109222928B (zh) * 2018-08-03 2022-08-23 深圳市大耳马科技有限公司 呼吸信号的提取方法、装置、处理设备和***
CN109009023A (zh) * 2018-08-03 2018-12-18 深圳市大耳马科技有限公司 一种呼吸信号的提取方法、装置、处理设备和***
CN109498022A (zh) * 2018-12-29 2019-03-22 西安理工大学 一种基于光电容积脉搏波的呼吸频率提取方法
CN112494008A (zh) * 2020-10-29 2021-03-16 深圳市奋达智能技术有限公司 基于ppg信号的呼吸率测量方法及装置
CN114680869B (zh) * 2020-12-31 2023-04-21 深圳融昕医疗科技有限公司 呼吸率计算方法及计算机设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1206337A (zh) * 1996-09-10 1999-01-27 精工爱普生株式会社 生物体状态测量装置及放松指导装置
CN101732050A (zh) * 2009-12-04 2010-06-16 西安交通大学 一种基于光电容积波的呼吸率监测方法
WO2012051295A3 (en) * 2010-10-12 2012-07-19 Worcester Polytechnic Institute System for extracting respiratory rates from a pulse oximeter
CN104622444A (zh) * 2015-01-30 2015-05-20 中国科学院电子学研究所 一种多光电传感模块腕式监测***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2931125A4 (en) * 2013-01-28 2015-11-11 Valencell Inc DEVICES FOR MONITORING PHYSIOLOGICAL FUNCTIONS WITH SENSOR ELEMENTS DIVIDED FROM BODY MOVEMENTS

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1206337A (zh) * 1996-09-10 1999-01-27 精工爱普生株式会社 生物体状态测量装置及放松指导装置
CN101732050A (zh) * 2009-12-04 2010-06-16 西安交通大学 一种基于光电容积波的呼吸率监测方法
WO2012051295A3 (en) * 2010-10-12 2012-07-19 Worcester Polytechnic Institute System for extracting respiratory rates from a pulse oximeter
CN104622444A (zh) * 2015-01-30 2015-05-20 中国科学院电子学研究所 一种多光电传感模块腕式监测***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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可应用于家庭的非侵入式呼吸监测方法的研究;吴丹;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑 (月刊) 》;20110215(第02期);第E063-2页 *

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CN106037743A (zh) 2016-10-26

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