CN111603174B - 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111603174B CN111603174B CN202010392974.4A CN202010392974A CN111603174B CN 111603174 B CN111603174 B CN 111603174B CN 202010392974 A CN202010392974 A CN 202010392974A CN 111603174 B CN111603174 B CN 111603174B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blood oxygen
- wavelet
- characteristic value
- oxygen saturation
- pulse wave
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
- A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该检测方法以小波系数作为干扰信号的判断依据,提取满足预设条件的小波系数,并进行小波重构,计算第一特征值;检测是否满足干扰判断条件;若满足,判定存在干扰信号,则提取有效信号并进行小波重构,根据第二脉搏波信号计算第二特征值,获取血氧饱和度;以若不满足,则根据第一特征值获取血氧饱和度。根据本发明的方法,可有效避免漏检和误检的现象,有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响。
Description
技术领域
本发明涉及血氧检测技术领域,特别涉及一种血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前,无创脉搏血氧检测方法通过光电转化得到电信号,其中,电信号包括由皮肤、骨骼、静脉以及组织物体得到的直流信号和由跟着人体心脏同时变化的血管收缩和扩张得到的交流信号。若想准确得到脉搏波信号,必须有效降低甚至消除运动伪差及噪声等干扰信号。
相关技术中,如基于脉搏波峰谷值查找的血氧检测方式,受到运动等干扰时,容易出现漏检和误检的情况;又如对原始信号进行小波分解、去除基线漂移和高频噪声,再进行自适应滤波、获得滤波后的脉搏波信号的血氧检测方式,其一方面当受到运动干扰时,直接使用小波滤波,导致不能准确判断干扰,另一方面自适应滤波器输入参考信号的精确性直接影响血氧饱和度计算结果。
发明内容
本发明提供一种血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质,以解决现有技术的血氧检测方法无法准确判断运动伪差及噪声等干扰因素的影响,导致检测的精确性较低、可靠性较差,降低了使用体验等问题。
本发明第一方面实施例提供一种血氧检测方法,包括以下步骤:采集照射检测部位生成的两路原始信号;对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数;根据所述小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据所述两路第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值;检测所述小波系数的最大值和最小值及所述第一特征值是否满足干扰判断条件;若满足所述干扰判断条件,则对所述小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据所述第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据所述第二特征值获取所述血氧饱和度。
本发明实施例的血氧检测方法,以小波系数作为干扰信号的判断依据,在判定存在干扰信号时,重新截取有效信号并进行小波重构,并根据重构的第二脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,不但有效避免漏检和误检的现象,而且有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响,有效保证检测的精确性和可靠性,提升使用体验。由此,解决了现有技术的血氧检测方法无法准确判断运动伪差及噪声等干扰因素的影响,导致检测的精确性较低、可靠性较差,降低了使用体验等问题。
另外,根据本发明上述实施例的血氧检测方法还可以具有以下附加的技术特征:
可选地,在本发明的一个实施例中,还包括:若不满足所述干扰判断条件,则根据所述第一特征值获取所述血氧饱和度。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数,包括:对所述两路原始信号进行小波分解,得到原始小波系数;根据所述原始小波系数提取处于所述预设频率区间的小波系数。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述对所述两路原始信号进行小波分解,得到原始小波系数,包括:采用Daubechies非对称的db6小波基函数进行频谱分析,确定所述两路原始信号的频率成分。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述干扰判断条件为:当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,所述当前时刻的小波系数的最小值小于所述前一时刻的小波系数的最小值和所述判断因子的乘积;和所述当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于所述前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和所述判断因子的乘积。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述根据两路所述第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值包括:采用斜率法确定两路所述第一脉搏波信号幅度的比值,得到所述第一特征值。
本发明第二方面实施例提供一种血氧检测装置,包括:采集模块,用于采集照射检测部位生成的两路原始信号;提取模块,用于对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数;第一计算模块,用于根据所述小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路所述第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值;判断模块,用于检测所述小波系数的最大值和最小值及所述第一特征值是否满足干扰判断条件;第二计算模块,用于在满足所述干扰判断条件时,对所述小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据所述第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据所述第二特征值获取所述血氧饱和度。
本发明实施例的血氧检测装置,以小波系数作为干扰信号的判断依据,在判定存在干扰信号时,重新截取有效信号并进行小波重构,并根据重构的第二脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,不但有效避免漏检和误检的现象,而且有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响,有效保证检测的精确性和可靠性,提升使用体验。由此,解决了现有技术的血氧检测方法无法准确判断运动伪差及噪声等干扰因素的影响,导致检测的精确性较低、可靠性较差,降低了使用体验等问题。
另外,根据本发明上述实施例的血氧检测装置还可以具有以下附加的技术特征:
可选地,在本发明的一个实施例中,所述第二计算模块还用于在不满足所述干扰判断条件时,根据所述第一特征值获取所述血氧饱和度。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述干扰判断条件为:当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,所述当前时刻的小波系数的最小值小于所述前一时刻的小波系数的最小值和所述判断因子的乘积;和所述当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于所述前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和所述判断因子的乘积。
可选地,在本发明的一个实施例中,所述第一计算模块进一步用于采用斜率法确定两路所述第一脉搏波信号幅度的比值,得到所述第一特征值。
本发明第三方面实施例提供一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被设置为用于执行如上述实施例所述的血氧检测方法。
本发明第四方面实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质,所述非临时性计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述实施例所述的血氧检测方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为根据本发明实施例的血氧检测方法的流程图;
图2为根据本发明一个实施例的小波系数示意图;
图3为根据本发明一个实施例的两路第一脉搏波信号的拟合结果示意图;
图4为根据本发明一个实施例的某一路信号的受到干扰时小波系数的示意图;
图5为根据本发明一个实施例的某一路信号的重构信号的示意图;
图6为根据本发明一个具体实施例的血氧检测方法的流程图;
图7为根据本发明一个实施例的血氧饱和度的第一示意图;
图8为根据本发明一个实施例的血氧饱和度的第二示意图;
图9为根据本发明一个实施例的血氧检测装置的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中心提到的现有技术的血氧检测方法无法准确判断运动伪差及噪声等干扰因素的影响,导致检测的精确性较低、可靠性较差,降低了使用体验的问题,本发明提供了一种血氧检测方法,在该方法中,以小波系数作为干扰信号的判断依据,在判定存在干扰信号时,重新截取有效信号,并根据重构的第二脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,不但有效避免漏检和误检的现象,而且有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响,有效保证检测的精确性和可靠性,提升使用体验。由此,解决了现有技术的血氧检测方法无法准确判断运动伪差及噪声等干扰因素的影响,导致检测的精确性较低、可靠性较差,降低了使用体验等问题。
具体而言,图1为本发明实施例所提供的一种血氧检测方法的流程示意图。
如图1所示,该血氧检测方法包括以下步骤:
在步骤S101中,采集照射检测部位生成的两路原始信号。
可以理解的是,血液中的不同血红蛋白对于不同波长的照射光吸光度不同,如Hb和HbO2两种物质对中心波长为940nm和660nm光的吸光度差别最大,使得血氧检测,如无创脉搏血氧检测,其可以通过波长为660nm和940nm的反射或透射光强度计算血氧饱和度。
因此,本发明实施例以采用中心波长为660nm和940nm的LED(Light EmittingDiode,发光二极管)光照射为例,但是本领域技术人员应当理解的是,对于任何检测方式都可以通过以下类似的方式进行配置,从而有效降低或消除运动伪差及噪声等干扰因素的影响,实现抗干扰处理的目的。
例如,首先采用中心波长为660nm和940nm的LED光交替照射检测部位,以光源做信号端比较稳定不易受干扰,并可以以光电管做接收端,规律简单易分析,信号采样频率可以为100Hz,程序计算窗口长度可以为2s,数据更新率可以为1s,进而可以监测动脉血氧饱和度,如对肺的氧合和血红蛋白携氧能力进行评估,本发明实施例不作具体赘述。
在步骤S102中,对两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数。
具体而言,相比较于基于脉搏波峰谷值的查找,在受到运动等干扰时,容易出现漏检和误检的情况,本发明实施例对原始信号进行小波变换,同时考虑到小波系数也会出现异常大或异常小的浮动,因此,本发明实施例可用小波系数作干扰信号的判断,下面进行详细描述。
可选地,在本发明的一个实施例中,对原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数,包括:对原始信号进行小波分解,得到原始小波系数;根据原始小波系数提取处于预设频率区间的小波系数。
也就是说,在提取出信号的频率成分之后,预设条件可以为处于预设频率区间,如[0.7,6.2]Hz,可以由本领域技术人员根据实际情况进行设置。需要说明的是,该频率区间仅是出于示例的目的,频率区间并不限定于此。如图2所示,考虑小波系数也会出现异常大或异常小的浮动的同时,考虑降低或消除运动伪差及噪声等干扰信号,提取后的小波系数C如图中实线所示,故选提取的小波系数覆盖频率范围0.7-6.2Hz,即脉率42-372次/分。
进一步地,在本发明的一个实施例中,对两路原始信号进行小波分解,得到原始小波系数,包括:采用Daubechies非对称的db6小波基函数进行频谱分析,确定所述两路原始信号的频率成分。
可以理解的是,本发明实施例在对原始信号进行小波分解时,可以使用但不限于Daubechies非对称的db6小波基函数,如Haar小波、Mexican Hat小波、Moe let小波、Meyer小波等,分为8层对原始信号进行频谱分析,其利用频带划分的特点,结合快速傅里叶变换,对信号进行分析,提取出原始信号的频率成分。
在步骤S103中,根据小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值。
可以理解的是,本发明实施例使用提取的小波系数进行小波重构,重构信号即为第一脉搏波信号,以计算特征值R的同时,计算提取的小波系数的最大值Cmax和最小值Cmin,以基于此实现用小波系数作干扰信号的判断。
其中,在本发明的一个实施例中,根据两路第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值包括:采用斜率法确定两路所述第一脉搏波信号幅度的比值,得到所述第一特征值。
可以理解的是,当血氧饱和度出现变化时,上述的两路信号幅度的比值也发生变化,而这个幅度的比值大小就是判断血氧饱和度的特征值R。需要解释的是,本发明实施例通过斜率法求特征值R,有效避免极值法漏检和误检的情况,保证检测的准确性和可靠性,提升使用体验。
具体而言,如图3所示,横坐标为小波重构后的940nm波长光的信号值,纵坐标为小波重构后的660nm波长光的信号值。使用最小二乘法做数据拟合,拟合结果如图中直线所示,则特征值R为:
对于因干扰产生的数据,通过最小二乘法拟合,也可以降低干扰数据点的影响,同时斜率法无需查找极值,避免了极值点漏检和误检的情况。需要说明的是,R(t)和R(t-1)分别为t和t-1时刻的特征值,即当前时刻和前一时刻的特征值,下面会作为干扰判断依据进行详细描述。
在步骤S104中,检测小波系数的最大值和最小值及第一特征值是否满足干扰判断条件。
在此,对可用小波系数作干扰信号的判断进行详细描述。
可选地,在本发明的一个实施例中,干扰判断条件为:当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,当前时刻的小波系数的最小值小于前一时刻的小波系数的最小值和判断因子的乘积;和当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和判断因子的乘积。
具体地,如图4所示,当原始信号受到干扰时,小波系数也出现异常大或异常小的浮动。因此,本发明实施例可以设定干扰判断条件:
Cmax(t)>Cmax(t-1)*a或Cmin(t)<Cmin(t-1)*a同时满足R(t)>R(t-1)*a,
其中,Cmax(t)和Cmin(t)为当前时刻(t)的小波系数的最大值和最小值,Cmax(t-1)和Cmin(t-1)为前一时刻(t-1)的小波系数的最大值和最小值,a为判断因子,其可以根据实际产品测试分析数据统计确定最适值。
综上,一旦检测到的小波系数的最大值和最小值及第一特征值不满足干扰判断条件,如Cmax(t)≤Cmax(t-1)*a,或者Cmin(t)≥Cmin(t-1)*a,又或者R(t)≤R(t-1)*a,则表示没有干扰信号,否则表示存在干扰信号,以进一步降低或消除运动伪差及噪声等干扰信号处理。
在步骤S105中,若满足干扰判断条件,则对小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据第二特征值获取血氧饱和度。
可以理解的是,如果满足干扰判断条件,则进一步对提取的小波系数C进行滤波,提取有效信号进行小波重构,重构信号如图5中实线所示,其中,重构信号为得到的第二脉搏波信号,及可以使用上述中斜率法重新计算特征值R,并进一步计算输出血氧饱和度。也就是说,一旦识别到异常信号的出现,先剔除异常信号出现的数据(即当前时刻t对应的数据),再进行R计算,进一步可计算血氧饱和度,即降低了异常信号的影响。
另外,在本发明的一个实施例中,本发明实施例的方法还包括:若不满足干扰判断条件,则根据第一特征值获取血氧饱和度。
例如,计算输出血氧饱和度的方式为根据特征值R计算出血氧饱和度:SpO2=A*R2+B*R+C,其中A、B和C可以为由本领域技术人员设定的常数,R为特征值(上述的第一特征值或第二特征值)。
下面结合图6,以一个具体实施例对本发明实施例的方法的原理进行详细赘述。
如图6所示的,本发明实施例的方法包括:
步骤S601:原始信号。
采用波长为660nm和940nm的LED光照射检测部位,获取照射检测部位生成的两路原始信号。
步骤S602:小波变换。
对两路原始信号进行小波变换,确定原始小波系数。
其中,在获取小波系数时,考虑到小波系数也会出现异常大或异常小的浮动,本发明实施例可以采取小波基函数进行频谱分析,确定每路信号的频率成分,如采用Daubechies非对称的db6小波基函数进行频谱分析,确定两路原始信号的频率成分。
步骤S603:提取频率0.7-6.2Hz的小波系数C。
在提取出两路信号的频率成分之后,考虑小波系数也会出现异常大或异常小的浮动的同时,考虑降低或消除运动伪差及噪声等干扰信号,提取覆盖频率范围0.7-6.2Hz的小波系数。
步骤S604:小波重构。
根据提取的小波系数进行小波重构。
步骤S605:得到第一脉搏波信号。
由小波重构得到的信号即为两路第一脉搏波信号。
步骤S606:计算第一特征值R(t1)。
本发明实施例根据两路第一脉搏波信号通过斜率法求第一特征值R(t1),有效避免极值法漏检和误检的情况,保证检测的准确性和可靠性,提升使用体验。
步骤S607:计算Cmax和Cmin。
在计算第一特征值R(t1)的同时,计算提取的小波系数的最大值Cmax和最小值Cmin,以基于此实现用小波系数作干扰信号的判断。
步骤S608:Cmax(t)>Cmax(t-1)*a||Cmin(t)<Cmin(t-1)*a&&R(t1)>R(t1-1)*a。
也就是说,判断是否满足:Cmax(t)>Cmax(t-1)*a或Cmin(t)<Cmin(t-1)*a且同时满足R(t1)>R(t1-1)*a,如果满足,则执行步骤S609,否则执行步骤S613。
步骤S609:截取有效信号段。
对小波系数进行滤波,提取有效信号。
步骤S610:有效信号小波重构。
对有效信号进行小波重构。
步骤S611:得到第二脉搏波信号。
重构得到的信号即为新的脉搏波信号。
步骤S612:重新计算第二特征值R(t2),且将第二特征值R(t2)作为计算血氧饱和度的特征值。
本发明实施例根据新的脉搏波信号通过斜率法求第二特征值R(t2)。
步骤S613:将第一特征值R(t1)作为计算血氧饱和度的特征值。
步骤S614:根据特征值R(t)(第一特征值R(t1)或者第二特征值R(t2))计算并输出血氧饱和度。
即言,根据特征值R(t)(第一特征值R(t1)或者第二特征值R(t2))计算出血氧饱和度:SpO2=A*R2+B*R+C。
如图7所示,实验者是先在密闭的空气罩内进行测试(氧气有限),血氧饱和度缓慢下降到75%,待回到正常外界环境,血氧饱和度回复正常,以此验证该检测方法在无干扰情况下是否会发生计算错误;图8为实验者血氧饱和度正常的检测结果,但测试过程中增加了运动干扰,即实验条件为正常的外界环境条件及有运动干扰,对比了有干扰判断和无干扰判断的结果,可以看到加入干扰判断程序后,有效降低了运动伪差及噪声等干扰因素的影响。
根据本发明实施例提出的血氧检测方法,以小波系数作为干扰信号的判断依据,在判定存在干扰信号时,重新截取有效信号,并根据重构的第二脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,否则根据重构的第一脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,不但有效避免漏检和误检的现象,而且有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响,有效保证检测的精确性和可靠性,提升使用体验。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的血氧检测装置。
图9是本发明实施例的血氧检测装置的方框示意图。
如图9所示,该血氧检测装置10包括:采集模块100、提取模块200、第一计算模块300、判断模块400和第二计算模块500。
其中,采集模块100,用于采集照射检测部位生成的两路原始信号。
提取模块200,用于对两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数。
第一计算模块300,用于根据小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值。
可选地,在本发明的一个实施例中,第一计算模块300进一步用于采用斜率法确定两路第一脉搏波信号幅度的比值,得到第一特征值。
判断模块400,用于检测小波系数的最大值和最小值及第一特征值是否满足干扰判断条件。
可选地,在本发明的一个实施例中,干扰判断条件可以为:当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,当前时刻的小波系数的最小值小于前一时刻的小波系数的最小值和判断因子的乘积;和当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和判断因子的乘积。
第二计算模块500,用于在满足干扰判断条件时,对小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据第二特征值获取血氧饱和度。
进一步地,在本发明的一个实施例中,第二计算模块500还用于在不满足干扰判断条件时,根据第一特征值获取血氧饱和度。
需要说明的是,前述对血氧检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的血氧检测装置,此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的血氧检测装置,以小波系数作为干扰信号的判断依据,在判定存在干扰信号时,重新截取有效信号,并根据重构的第二脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,否则根据重构的第一脉搏波信号得到的特征值计算血氧饱和度,不但有效避免漏检和误检的现象,而且有效降低运动伪差及噪声等干扰因素的影响,有效保证检测的精确性和可靠性,提升使用体验。
为了实现上述实施例,本发明还提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器和存储器。其中,存储器与至少一个处理器通信连接,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被设置为用于执行上述实施例的血氧检测方法,如以用于:
采集照射检测部位生成的两路原始信号。
对两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数。
根据小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值。
检测小波系数的最大值和最小值及第一特征值是否满足干扰判断条件。
若满足干扰判断条件,则对小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据第二特征值获取血氧饱和度。
若不满足干扰判断条件,则根据第一特征值获取血氧饱和度。
为了实现上述实施例,本发明还提出了一种非临时性计算机可读存储介质,其存储计算机指令,计算机指令用于使计算机执行上述实施例的血氧检测方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“N个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用,或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或N个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。如,如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (8)
1.一种血氧检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集照射检测部位生成的两路原始信号;
对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数;
根据所述小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路所述第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值;
检测所述小波系数的最大值和最小值及所述第一特征值是否满足干扰判断条件;
若满足所述干扰判断条件,则对所述小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据所述第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据所述第二特征值获取所述血氧饱和度;
若不满足所述干扰判断条件,则根据所述第一特征值获取所述血氧饱和度;
所述干扰判断条件为:
当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,所述当前时刻的小波系数的最小值小于所述前一时刻的小波系数的最小值和所述判断因子的乘积;和
所述当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于所述前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和所述判断因子的乘积。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数,包括:
对所述两路原始信号进行小波分解,得到原始小波系数;
根据所述原始小波系数提取处于预设频率区间的小波系数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述两路原始信号进行小波分解,得到原始小波系数,包括:
采用Daubechies非对称的db6小波基函数进行频谱分析,确定所述两路原始信号的频率成分。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据两路所述第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值包括:
采用斜率法确定两路所述第一脉搏波信号幅度的比值,得到所述第一特征值。
5.一种血氧检测装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集照射检测部位生成的两路原始信号;
提取模块,用于对所述两路原始信号进行小波变换,并提取满足预设条件的小波系数;
第一计算模块,用于根据所述小波系数进行小波重构,得到两路第一脉搏波信号,以根据两路所述第一脉搏波信号计算血氧饱和度的第一特征值;
判断模块,用于检测所述小波系数的最大值和最小值及所述第一特征值是否满足干扰判断条件;以及
第二计算模块,用于在满足所述干扰判断条件时,对所述小波系数进行滤波,提取有效信号并进行小波重构,得到第二脉搏波信号,以根据所述第二脉搏波信号计算血氧饱和度的第二特征值,根据所述第二特征值获取所述血氧饱和度;
所述第二计算模块还用于在不满足所述干扰判断条件时,根据所述第一特征值获取所述血氧饱和度;
所述干扰判断条件为:
当前时刻的小波系数的最大值大于前一时刻的小波系数的最大值和判断因子的乘积,或者,所述当前时刻的小波系数的最小值小于所述前一时刻的小波系数的最小值和所述判断因子的乘积;和
所述当前时刻的血氧饱和度的第一特征值大于所述前一时刻的血氧饱和度的第一特征值和所述判断因子的乘积。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第一计算模块进一步用于采用斜率法确定两路所述第一脉搏波信号幅度的比值,得到所述第一特征值。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-4任一项所述的血氧检测方法。
8.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行,以用于实现如权利要求1-4任一项所述的血氧检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010392974.4A CN111603174B (zh) | 2020-05-11 | 2020-05-11 | 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010392974.4A CN111603174B (zh) | 2020-05-11 | 2020-05-11 | 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111603174A CN111603174A (zh) | 2020-09-01 |
CN111603174B true CN111603174B (zh) | 2022-05-27 |
Family
ID=72200172
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010392974.4A Active CN111603174B (zh) | 2020-05-11 | 2020-05-11 | 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111603174B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112472079B (zh) * | 2020-11-23 | 2022-06-21 | 青岛歌尔智能传感器有限公司 | 血氧饱和度检测装置、设备及存储介质 |
CN113616203A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-09 | 中船海洋探测技术研究院有限公司 | 基于小波滤波算法的潜水员水下血氧检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6654623B1 (en) * | 1999-06-10 | 2003-11-25 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Interference suppression for measuring signals with periodic wanted signals |
CN104095640A (zh) * | 2013-04-03 | 2014-10-15 | 达尔生技股份有限公司 | 血氧饱和度检测方法及装置 |
CN104345049A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 激光诱导击穿光谱的小波阈值降噪的阈值校正方法 |
CN105326494A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-02-17 | 山东师范大学 | 基于gsm的人体远程血氧心率监控***及方法 |
CN107510462A (zh) * | 2017-09-06 | 2017-12-26 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 血氧测量方法和装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8073218B2 (en) * | 2008-09-25 | 2011-12-06 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method for detecting bio signal features in the presence of noise |
-
2020
- 2020-05-11 CN CN202010392974.4A patent/CN111603174B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6654623B1 (en) * | 1999-06-10 | 2003-11-25 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Interference suppression for measuring signals with periodic wanted signals |
CN104095640A (zh) * | 2013-04-03 | 2014-10-15 | 达尔生技股份有限公司 | 血氧饱和度检测方法及装置 |
CN104345049A (zh) * | 2013-08-09 | 2015-02-11 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 激光诱导击穿光谱的小波阈值降噪的阈值校正方法 |
CN105326494A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-02-17 | 山东师范大学 | 基于gsm的人体远程血氧心率监控***及方法 |
CN107510462A (zh) * | 2017-09-06 | 2017-12-26 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 血氧测量方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111603174A (zh) | 2020-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8298154B2 (en) | Techniques for accurately deriving physiologic parameters of a subject from photoplethysmographic measurements | |
US8855749B2 (en) | Determination of a physiological parameter | |
CA2354064C (en) | Direct to digital oximeter and method for calculating oxygenation levels | |
US7392075B2 (en) | Method for enhancing pulse oximetry calculations in the presence of correlated artifacts | |
US20050004479A1 (en) | Locating features in a photoplethysmograph signal | |
EP2260758A9 (en) | Selection of ensemble averaging weights for a pulse oximeter based on signal quality metrics | |
CN111603174B (zh) | 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Raghuram et al. | Dual-tree complex wavelet transform for motion artifact reduction of PPG signals | |
US20130085354A1 (en) | Techniques for accurately deriving physiologic parameters of a subject from photoplethysmographic measurements | |
US20120310060A1 (en) | Method of analyzing photon density waves in a medical monitor | |
US20140180044A1 (en) | Methods and systems for determining signal quality of a physiological signal | |
US20140275889A1 (en) | Systems and methods for determining respiration information from segments of a photoplethysmograph | |
US20110071366A1 (en) | Determination Of A Physiological Parameter | |
Raghuram et al. | Use of complex EMD generated noise reference for adaptive reduction of motion artifacts from PPG signals | |
Tun | Photoplethysmography (PPG) scheming system based on finite impulse response (FIR) filter design in biomedical applications | |
CN114795171A (zh) | 基于人工智能技术和近红外技术的颅内压无创测量方法 | |
Raghuram et al. | HHT based signal decomposition for reduction of motion artifacts in photoplethysmographic signals | |
KR101048763B1 (ko) | 신호 검출 장치 및 방법 | |
CN107280685B (zh) | 表层生理噪声去除方法及*** | |
Chinomso et al. | Analysis of Savitzky-Golay Filter for Electrocardiogram De-Noising Using Daubechies Wavelets | |
Bhoi et al. | Pre-processing of ppg signal with performance based methods | |
CN110755089A (zh) | 血氧检测方法、血氧检测装置和终端设备 | |
Yang et al. | A pulse oximetry system with motion artifact reduction based on Fourier analysis | |
Molavi et al. | Attenuation of motion artifact in near infrared spectroscopy signals using a wavelet based method | |
Leeudomwong et al. | Motion-resistant pulse oximetry processing based on time-frequency analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20210203 Address after: 310016 room 506, building 6, Haituo business building, Qiantang New District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant after: Hangzhou Rougu Technology Co., Ltd Address before: 310018 room a0101-74, building 2, 452, Baiyang street, Hangzhou Economic and Technological Development Zone, Zhejiang Province Applicant before: ZHEJIANG HEQING FLEXIBLE ELECTRONIC TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |