CN110664390B - 基于腕带式ppg和深度学习的心率监测***及方法 - Google Patents

基于腕带式ppg和深度学习的心率监测***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于无线感知以及健康监测领域，涉及一种基于光电容积脉搏波（PPG）和深度学习的心率监测***及方法，***分为三个模块：1）预处理模块：对PPG信号进行带通滤波、降采样以及切分成帧，以供后续模块使用。2）基于深度学习的信号去噪：该模块使用一个CNN神经网络作为去噪网络，采用基于心电图（ECG）信号的训练数据生成方法，使得训练后的神经网络可以输出去噪PPG信号。3）基于频谱分析的心率计算与校准：采用频谱分析的方法从去噪后的PPG信号中计算出心率值，并设计了相应的校准算法，使得结果更加精确。本发明可以使用户使用智能手表实时获取心率数据，并且在运动场景下也能获得较为准确的心率结果。

Description

基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***及方法
技术领域
本发明属于健康监测领域，具体涉及一种基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***及 方法，主要用于解决如何在用户运动的过程中准确测量心率的问题。
背景技术
心率是显示健康状况的重要指标。传统的测量方法是基于心电图(ECG)的心率分析，这 种方法需要专业的设备和知识，不能满足用户的日常测量需求。近年来随着智能腕带式设备 的发展与成熟，基于智能腕带式设备的心率检测方案成为主流。这些设备采用光电容积脉搏 波(PPG)信号来计算心率。PPG传感器包含了一个LED灯与一个接收器，LED灯不断向皮肤 投射光线，光透过皮肤组织被血流吸收，同时接收器接收反射回来的光信号。由于反射光的 强度与血流速度相关，同时血流速度受周期性的心律影响，因此PPG信号可以反映心率信息。
另一方面，由于运动带来的干扰，采集到的PPG信号往往含有大量的噪声，对计算结果 会带来较大的影响。对于无噪PPG信号，可以对其作傅里叶变换观察频谱，频谱中最大值的 频率点乘以60就是每分钟心率。而对于含噪PPG信号，其频谱会受到噪声干扰，表现为有较 多干扰谱峰而将正确的谱峰淹没。为了去除运动噪声，之前的研究中往往采用基于信号处理 的方法，包括自适应滤波、主成分分析、信号分解等，有的方法还采用了加速度计信号作为 参考。这些方法在噪声水平较为弱的情况下能够得到较好的结果，但是当噪声强度增加且手 臂的摆动呈不规律时，之前的方法往往难以取得准确的结果。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***及 方法，可实现运动场景下的心率测量。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***，其特征在于，包括如下三个模块：
预处理模块：采集PPG信号，对PPG信号应用巴特沃斯带通滤波，滤除低频和高频噪声， 再对PPG信号作降采样处理，并使用滑动窗口切分成固定大小的帧；
基于深度学习的信号去噪模块：使用一个卷积神经网络对预处理后的PPG信号进行去噪 处理，网络的输入是带噪PPG信号，网络的输出是去噪后的PPG信号；其中，***采用基于 ECG信号的训练标签生成方法来产生神经网络训练所需要的数据；
基于频谱分析的心率计算与校准模块：采用频谱分析的方法，使用自回归模型(AR)来 分析PPG信号的频谱，从而得出心率结果；同时设计心率校准算法，用于检测和校正错误的 异常结果。
此外，本发明还提出了如上所述的基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***的实现方 法，其特征在于，包括如下步骤：
1)信号预处理：
由PPG传感器收集用户手腕处的PPG信号；
用带通滤波器对PPG信号进行滤波，然后对PPG信号作降采样处理；
使用滑动窗口将PPG信号切分为等长的帧以供后续模块使用；
2)基于深度学习的信号去噪：
采用去噪卷积神经网络(DnCNN)作为去噪模块；
采用基于ECG的训练标签生成方法，产生训练神经网络所需要的数据；
3)基于频谱分析的心率计算与校准：
使用自回归模型计算去噪后的PPG信号频谱，根据谱峰计算心率值；
设计心率校准算法，检测并消除突变的错误值，提升***的鲁棒性。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，所述信号预处理具体如下：
S1.1：用户使用带有PPG传感器的智能腕带式设备采集原始PPG信号，由于场景包含运 动过程，采集到的PPG信号含有一定噪声；
S1.2：使用巴特沃斯带通滤波器对PPG信号滤波，去除低频和高频噪声，其中滤波器的 截止频率为0.4Hz和5Hz，包含了正常的心率范围；
S1.3：对PPG信号进行降采样处理，以减少计算负担，降采样后的采样率为32Hz，满足 大于10Hz的最低采样率；
S1.4：使用窗口大小为lw以及滑动大小为ls的滑动窗口将PPG信号切分为一系列等长的 PPG帧，以供后续模块使用。
进一步地，所述基于深度学习的信号去噪具体如下：
S2.1：使用与PPG信号同步记录的ECG信号产生训练标签，即检测ECG信号的R峰，并使用模板PPG来填充R-R间隔，生成PPG标签；
S2.2：使用带噪的PPG信号和生成的PPG标签来训练去噪卷积神经网络，其中神经网络 结构由一维卷积层和批标准化层的堆叠构成，网络输入为去噪前的PPG信号，网络输出为去 噪PPG信号，使用余弦距离
Figure BDA0002229183330000031
作为损失函数，其中y，
Figure BDA0002229183330000032
分别表示 网络的输出和标签，下标i表示第i帧PPG信号。
进一步地，所述基于频谱分析的心率计算与校准具体如下：
S3.1：使用自回归模型计算出PPG信号的频谱，根据公式
Figure BDA0002229183330000033
计算出心率， 其中hi表示第i帧PPG信号所代表的心率，用每分钟心拍数表示，pj表示频谱最大值的下标， nfft表示傅里叶变换的点数，fs表示采样频率；
S3.2：设计心率校准算法，首先根据S3.1的方法计算初始心率，对于接下来的每一帧 PPG信号所对应的心率值，继续使用S3.1的方法计算；若当前计算的心率值与前一心率值差 的绝对值小于给定阈值Therror，则输出当前心率值，否则通过提升自回归模型的阶数重新计算 PPG信号的频谱，同时计算滤波前PPG信号的频谱作为参考，并找出两个频谱内重合的且最 接近上一心率值的谱峰，使用该谱峰重新计算当前的心率；若当前计算的心率值与前一心率 值差的绝对值小于给定阈值Therror，则输出当前心率值，否则进入错误处理状态；
S3.3：在错误处理状态中，计数器值error_count表示连续出现错误的次数；若error_count大于3，则将阈值置为无穷大，并将error_count置零；否则***处于错误状态中，使用计算的前j个心率[hi-j，...，hi-1]来预测当前的心率值。
进一步地，S2.2中，去噪卷积神经网络的训练循环次数设置为10个epoch，学习速率设 置为0.7，使用Adadelta优化器训练。
本发明的有益效果是：设计了一种基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***及方法， 使用智能手表的PPG传感器采集用户的PPG数据，通过信号预处理将原始PPG信号处理为系 统能够使用的PPG帧，再利用去噪卷积神经网络对信号进行去噪处理，消除运动带来的噪声 干扰，其中训练所需的标签信号由同步记录的ECG信号生成，最后通过基于频谱分析的心率 计算与校准输出结果。本发明在心率结果的准确度上相较以往的研究有一定的提升，且在运 动的场景下也有着一定的准确率。
附图说明
图1为基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***框架图。
图2为基于深度学习的信号去噪示意图。
图3为神经网络的训练过程。
图4为基于频谱分析的心率计算与校准算法流程图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示的基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***的主要思想为：将***划分为 三个模块：信号预处理，基于深度学习的信号去噪，以及基于频谱分析的心率计算与校准。 第一个模块对信号作预处理使得后续模块可以使用，第二个模块利用卷积神经网络对信号进 行去噪处理，第三个模块通过设计的算法计算并校正心率值。
信号预处理的具体步骤是：
1)数据来源于智能手表采集的用户PPG数据，包含休息场景和运动场景；
2)使用巴特沃斯带通滤波器对PPG信号滤波，去除低频和高频噪声，其中滤波器的截止 频率为0.4Hz和5Hz，包含了正常的心率范围；
3)对信号作降采样处理，从原始的125Hz降采样到32Hz；
4)使用窗口大小为lw以及滑动大小为ls的滑动窗口将信号切分为一系列等长的帧，以供 后续模块使用。
基于深度学习的信号去噪的具体步骤是：
1)去噪卷积神经网络具体所用的结构如图2所示。第1层是卷积层加ReLU激活函数， 第2到15层是卷积层加批标准化层(BN)以及ReLU激活函数，最后一层是卷积层。网络使用余弦距离
Figure BDA0002229183330000041
作为损失函数，其中y，
Figure BDA0002229183330000042
分别表示网络的输出和标 签。网络的输入信号为带噪的PPG信号，网络输出为去噪后的PPG信号；
2)神经网络的训练过程如图3所示。采用和训练用的PPG数据同步记录的ECG数据来获 得训练用的标签数据，具体为：首先通过对齐波峰来校准ECG信号和PPG信号，然后识别ECG 信号中的所有R峰，再使用模板PPG信号(无干扰的PPG信号)来填充所有的R-R间隔。生 成的PPG信号和原始PPG信号一同采用上述的预处理方法生成一系列的输入-标签数据，用以 训练网络；
3)去噪卷积神经网络的训练循环次数设置为10个epoch，学习速率设置为0.7，使用 Adadelta优化器训练。
基于频谱分析的心率计算与校准的具体步骤是：
1)基本的心率计算为：使用自回归模型计算出信号的频谱，根据公式
Figure BDA0002229183330000051
计算出心率，其中hi表示第i帧PPG信号所代表的心率，用每分钟心拍数(bpm)表示，pj表 示频谱最大值的下标，nfft表示傅里叶变换的点数，fs表示采样频率。PPG的一帧时域信号可 以用自回归模型(类似于傅立叶变换)转化为频谱，频谱中的最大值对应正确的心率，频谱 最大值的下标就是频谱图中心率的读数，这个公式可以将这个读数转变为真实的心率。
2)算法的流程图如图4所示。首先根据1)所述方法计算初始心率，对于接下来的心率 值，继续使用1)所述方法计算心率值，若当前计算的心率值与前一值差的绝对值小于给定 阈值Therror，则输出当前心率值，否则通过提升自回归模型的阶数重新计算频谱，同时计算滤 波前的信号的频谱作为参考，并找出两个频谱内重合的且最接近上一值的谱峰，使用该谱峰 计算心率。若当前计算的心率值与前一值差的绝对值小于给定阈值Therror，则输出当前心率值， 否则进入错误处理状态；
3)在错误处理状态中，计数器值error_count表示连续出现错误的次数。若error_count 大于3，则将阈值置为无穷大，并将error_count置零，否则***处于错误状态中，因此使用 前j个心率[hi-j，...，hi-1]来预测当前的心率值。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于 本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***，其特征在于，包括如下三个模块：
预处理模块：采集PPG信号，对PPG信号应用巴特沃斯带通滤波，再对PPG信号作降采样处理，并使用滑动窗口切分成固定大小的帧；
基于深度学习的信号去噪模块：使用一个卷积神经网络对预处理后的PPG信号进行去噪处理，网络的输入是带噪PPG信号，网络的输出是去噪后的PPG信号；其中，***采用基于ECG信号的训练标签生成方法来产生神经网络训练所需要的数据；
基于频谱分析的心率计算与校准模块：采用频谱分析的方法，使用自回归模型来分析PPG信号的频谱，从而得出心率结果；同时设计心率校准算法，用于检测和校正错误的异常结果。
2.如权利要求1所述的基于腕带式PPG和深度学习的心率监测***的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)信号预处理：
由PPG传感器收集用户手腕处的PPG信号；
用带通滤波器对PPG信号进行滤波，然后对PPG信号作降采样处理；
使用滑动窗口将PPG信号切分为等长的帧以供后续模块使用；
2)基于深度学习的信号去噪：
采用去噪卷积神经网络作为去噪模块；
采用基于ECG的训练标签生成方法，产生训练神经网络所需要的数据；
3)基于频谱分析的心率计算与校准：
使用自回归模型计算去噪后的PPG信号频谱，根据谱峰计算心率值；
设计心率校准算法，检测并消除突变的错误值。
3.如权利要求2所述的实现方法，其特征在于：所述信号预处理具体如下：
S1.1：用户使用带有PPG传感器的智能腕带式设备采集原始PPG信号；
S1.2：使用巴特沃斯带通滤波器对PPG信号滤波，去除低频和高频噪声，其中滤波器的截止频率为0.4Hz和5Hz；
S1.3：对PPG信号进行降采样处理，降采样后的采样率为32Hz；
S1.4：使用窗口大小为lw以及滑动大小为ls的滑动窗口将PPG信号切分为一系列等长的PPG帧，以供后续模块使用。
4.如权利要求3所述的实现方法，其特征在于：所述基于深度学习的信号去噪具体如下：
S2.1：使用与PPG信号同步记录的ECG信号产生训练标签，即检测ECG信号的R峰，并使用模板PPG来填充R-R间隔，生成PPG标签；
S2.2：使用带噪的PPG信号和生成的PPG标签来训练去噪卷积神经网络，其中神经网络结构由一维卷积层和批标准化层的堆叠构成，网络输入为去噪前的PPG信号，网络输出为去噪PPG信号，使用余弦距离
Figure FDA0002229183320000021
作为损失函数，其中y，
Figure FDA0002229183320000022
分别表示网络的输出和标签，下标i表示第i帧PPG信号。
5.如权利要求4所述的实现方法，其特征在于：所述基于频谱分析的心率计算与校准具体如下：
S3.1：使用自回归模型计算出PPG信号的频谱，根据公式
Figure FDA0002229183320000023
计算出心率，其中hi表示第i帧PPG信号所代表的心率，用每分钟心拍数表示，pj表示频谱最大值的下标，nfft表示傅里叶变换的点数，fs表示采样频率；
S3.2：设计心率校准算法，首先根据S3.1的方法计算初始心率，对于接下来的每一帧PPG信号所对应的心率值，继续使用S3.1的方法计算；若当前计算的心率值与前一心率值差的绝对值小于给定阈值Therror，则输出当前心率值，否则通过提升自回归模型的阶数重新计算PPG信号的频谱，同时计算滤波前PPG信号的频谱作为参考，并找出两个频谱内重合的且最接近上一心率值的谱峰，使用该谱峰重新计算当前的心率；若当前计算的心率值与前一心率值差的绝对值小于给定阈值Therror，则输出当前心率值，否则进入错误处理状态；
S3.3：在错误处理状态中，计数器值error_count表示连续出现错误的次数；若error_count大于3，则将阈值置为无穷大，并将error_count置零；否则***处于错误状态中，使用计算的前j个心率[hi-j，...，hi-1]来预测当前的心率值。
6.如权利要求4所述的实现方法，其特征在于：S2.2中，去噪卷积神经网络的训练循环次数设置为10个epoch，学习速率设置为0.7，使用Adadelta优化器训练。
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基于光电容积脉搏波的抗运动心率及血氧提取算法研究;李敏;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》;20160815;E062-27 *

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