CN102772204B - 一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 - Google Patents
一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102772204B CN102772204B CN201210266724.1A CN201210266724A CN102772204B CN 102772204 B CN102772204 B CN 102772204B CN 201210266724 A CN201210266724 A CN 201210266724A CN 102772204 B CN102772204 B CN 102772204B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- interval
- oxygenated blood
- filtering
- filter unit
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
本发明公开了一种光电式运动员晨脉的检测方法和装置，所述检测方法包括步骤1：采用光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据，每个所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔的数据；步骤2：对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；步骤3：将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；步骤4：利用步骤3中最终得到的平均值获得待测者的晨脉的心率。本发明通过在一段时间内采集多个相邻两次含氧血红蛋白充盈时间的间隔，去掉由于设备或者操作之初产生的数据误差，并对这些数据进行滤波和润滑，降低了偶然单次数据突增或者产生误差的影响，使数据更加真实可靠。
Description
技术领域
本发明涉及人体生理参数测试技术领域，尤其涉及一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置。
背景技术
运动员是一个特殊的群体，他们每天进行职业化的特定训练强度的训练（训练强度指运动员进行训练时，所被动给予的运动负荷，运动负荷的形式可以是时间、速度、力量或者专项技术动作的难度等，一般来讲，训练强度增加时，运动员心率会伴随着增加。），以提高自己的身体机能（可以通俗的理解为身体的强健程度），将自己的身体能力提高到一种更高的竞技水平，为获得金牌为国争光而努力训练。但是盲目大强度的训练是不科学的，有时不仅不会提高运动成绩，反而会造成运动员的身体损伤。这样一来，运动员训练强度科学监测显得尤为重要。
现有的对脉率和血氧饱和度的测试多采用光电测试技术，光电测试技术的原理包括分光光度测定和血液容积描记两部分。分光光度测定是采用波长为660nm的红光和940nm的红外光，根据氧合血红蛋白（HbO2）对660nm红光吸收量较少，而对940nm红外光吸收量较多；血红蛋白（Hb）则反之的特性，用分光光度法测定红外光吸收量与红光吸收量之比值，就能确定血红蛋白的氧合程度。血氧饱和度表达式为：SPO2%=氧合血红蛋白/（氧合血红蛋白+去氧血红蛋白）X100%=红光吸收量/（红光吸收量+红外光吸收量）X100%。光电法测试仪器的探头，在一侧安装了两个发光管，一个发出红光，一个发出红外光，另一侧安装有一个光电检测器，两种光交替打开或者关闭，光电探测器才能分辩出不同波长的光，将检测到的透过手指动脉血管的红光和红外光转换成电信号。由于皮肤、肌肉、脂肪、静脉血、色素和骨骼等对这两种光的吸收系数是恒定的，只有动脉血流中HbO2和Hb浓度随着动脉血液周期性的变化，从而引起光电检测器输出的信号强度随之周期性变化，因为将光完全遮挡和完全不遮挡时，分别是光强的最小值和最大值，手指放进探头后，光强在这两值之间进行变化，将这些周期性变化的信号进行处理，就可以测出对应的含氧血红蛋白所占的百分比，也就是血氧饱和度值。
由于血氧饱和度每次周期性的变化都是由心脏跳动引起的，也就是说，心脏每收缩一次，含氧血红蛋白就充盈一次，血红蛋白就衰减一次。因为我们可以通过光电传感器直接测试出相邻两次含氧血红蛋白充盈的时间间隔，我们再用60秒去除以这个时间T，那么所得结果就是脉率（脉率是脉搏每分钟跳动的次数）。
脉率=60/相邻两次血氧充盈时间间隔T
这就是光电法测试血氧饱和度和脉率的原理。
光电法脉率测定的局限性：
1、使用者的异常运动会干扰脉率的测量，像刚开始测量时手指刚刚插入探头的过程中的移动或测试过程中的异常活动。
2、当病人的末梢循环不畅通时，如受测部位过冷，将会导致被测部位动脉血流减少，使测量不准。
3、当外界有强光照射到血氧探头上时，可能会使光电接收器件的工作偏离正常范围，导致测量的不准确，尤其是开始测量打开指夹的期间出现的外界光线干扰。
4、只能计算即刻脉率，不能计算稳定的平均脉率。这种方法在计算脉率时，默认为心脏的跳动是整齐的心率，即每次心跳的时间间隔应该是完全相等的，这样一来，测试出来的脉率就会非常的稳定，不过实际情况并非如此，因为人体的心脏跳动实际上是存在微细的时间差的，这就是人们常说的心率变异性。由于心率变异性的存在，每次心跳的时间间隔的不一致，通过光电法计算出来的脉率就会忽高忽低，也可以将此脉率称之为即刻脉率。即刻脉率除了人体本身的生理规律之外，还受到设备本身测试精度产生的误差影响。我们举例说明这个问题，假设测试的心跳间的时间间隔是以下数字：1.00秒、0.95秒、0.90秒、1.20秒、1.10秒、0.98秒、0.89秒、0.85秒、0.80秒、0.84秒等几个数值，那么对应的即刻心率分别是：60次、63.16次、66.67次、50次、54.55次、61.22次、67.42次、70.59次、75次、71.43秒。通过四舍五入的方式保留整数的时候，显示的心率从50次~71次不等，相差21次之多。而时间间隔的变化却只有0.4秒。因此这些数据需要做滤波润色处理，同时需要对稳定的平均心率进行处理和计算。
运动员晨脉：指运动员早晨清醒之后，未下床之前，同时未作任何剧烈活动之前的安静状态下的平均心率。
采用光电法测试运动员晨脉时遇到的内外影响是
1、开机初始的20秒之内，运动员手指的插入、外界光线的摄入、机器本身的热机启动程序、手指暴露在外边时手指温度稍低等因素都会造成初始数据的不稳定；
2、测试仪本身测试得到的数据是即刻脉率值，不是稳定的平均值；
3、采集的心跳间时间间隔未作滤波处理；
发明内容
本发明的目的在于提出一种采用光电测试技术测试运动员晨脉的测试方法、装置和系统，能够使得测试装置在测试人体的脉搏和心率时具有较高的安全性、稳定性及可靠性。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种光电式运动员晨脉检测方法，包括：
步骤1：采用光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据，每个所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
步骤2：对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；
步骤3：将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；
步骤4：利用步骤3中最终得到的平均值获得待测者的晨脉的心率。
作为上述方法的一个优选方案，在步骤4中，用60秒除以步骤4中最终得到的平均值即为待测人员的晨脉的心率。
作为上述方法的一个优选方案，在步骤1中，采集一时间段内多个充盈时间间隔时，去掉前20秒采集的数据；记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。
作为方法的一个优选方案，在步骤2中，每次所述滤波处理为从待滤波的M个数据中数据选取相邻的两个数据取平均值，获取M-1个滤波结果，M为自然数。
作为方法的一个优选方案，在步骤2中，每次所述滤波处理是将第一个数据和与第二个数据相加除以2、第二个数据与第三个数据相加除以2，并以此类推，得到一组平均值。
作为上述方法的一个优选方案，在步骤2和3中，对所采集到的数据进行5次滤波处理。
作为上述方法的一个优选方案，所述对所采集到的数据进行5次滤波处理过程包括：
第一次滤波T1(1)=[T0(1)+T0(2)]/2，……，T1(n)=[T0（n）+T0(n+1)]/2，……，；
第二次滤波T2(1)=[T1(1)+T1(2)]/2，……，T2(n)=[T1（n）+T1(n+1)]/2，……，；
第三次滤波T3(1)=[T2(1)+T2(2)]/2，……，T3(n)=[T2（n）+T2（n+1）]/2，……，；
第四次滤波T4(1)=[T3(1)+T3(2)]/2，……，T4(n)=[T3（n）+T3（n+1）]/2，……，；
第五次滤波T5(1)=[T4(1)+T4(2)]/2，……，T5(n)=[T4（n）+T4（n+1)]/2，……，；
其中：T0（n）代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0（n+1）代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；Tm（n）代表第m次滤波后的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,Tm（n+1）代表第m次滤波后的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m=1~5。
作为上述方法的一个优选方案，去掉第五次滤波后的最大值和最小值之后，所述晨脉的计算公式为PR=60n/[T5(1)+T5(2)+……+T5(n)]，其中PR为晨脉。
本发明还提供了一种光电式运动员晨脉检测装置，包括，
采集单元，用于通过光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据,所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白之间的时间间隔；
滤波单元，所述滤波单元用于对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；
处理单元，所述处理单元用于将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；
计算单元，所述计算单元通过利用步骤4中最终得到的平均值获得待测者的晨脉的心率。
作为上述装置的一个优选方案，所述采集单元包括：
筛选子单元，所述筛选子单元用于去除前20秒内的充盈时间间隔的数据；
记录子单元，所述记录子单元用于记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。
作为上述装置的一个优选方案，所述滤波单元包括第一滤波单元、第二滤波单元、第三滤波单元、第四滤波单元、第五滤波单元：
所述第一滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T1（1）=[T0（1）+T0（2）]/2，……，T1(n)=[T0（n）+T0（n+1）]/2，……；
所述第二滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T2（1）=[T1（1）+T1（2）]/2，……，T2(n)=[T1（n）+T1（n+1）]/2，……；
所述第三滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T3（1）=[T2（1）+T2（2）]/2，……，T3(n)=[T2（n）+T2（n+1）]/2，……，；
所述第四滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T4（1）=[T3（1）+T3（2）]/2，……，T4(n)=[T3（n）+T3（n+1）]/2，……，；
所述第五滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T5（1）=[T4（1）+T4（2）]/2，……，T5(n)=[T4（n）+T4（n+1）]/2，……，
其中：T0（n）代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0（n+1）代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
Tm（n）代表第m次滤波后得到的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,Tm（n+1）代表第m次滤波后得到的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m=1~5。
作为上述装置的一个优选方案，所述检测单元包括用于发射红光的红光灯管和用于发射红外光的红外灯管。
本发明的有益效果为：本发明通过提过了一种采用光电测试技术测试运动员晨脉的测试方法和检测装置，通过在一段时间内采集多个相邻两次含氧血红蛋白充盈时间的间隔，去掉由于设备或者操作之初产生的数据误差，并对这些数据进行滤波和润滑，降低了偶然单次数据突增或者产生误差的影响，使数据更加真实可靠。
附图说明
图1是本发明具体实施方式1提供的采用光电测试技术测试运动员晨脉的检测装置的结构框图；
图2是本发明具体实施方式1提供的检测单元的结构示意图；
图3是本发明具体实施方式1提供的光电式运动员晨脉检测系统的组成示意图。
其中：
1：检测装置；2：数据传输装置；3：显示装置；11：检测单元；12：采集单元；13：滤波单元；14：处理单元；15：计算单元；111：测试探头；112：放大器；113：AD转化模块。
具体实施方式
下面结合附图并通过优选的实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本发明首先提供了一种采用光电测试技术测试运动员晨脉的测试方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：采用光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据，每个所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
步骤2：对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；
步骤3：将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；
步骤4：利用步骤3中最终得到的平均值获得待测者的晨脉的心率。
针对上述方法，本发明还提供了更多的优选技术方案。
优选的，在上述步骤1中，通过光电检测装置对血氧饱和度的测试，记录含氧血红蛋白充盈的时刻，并采集一时间段内多个相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔。优选的，需要去掉前20秒的采集数据；记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。这是由于在开机之初，存在大量的伪数据，20秒之内，运动员手指的插入、外界光线的摄入、机器本身的热机启动程序、手指暴露在外边时手指温度稍低等因素都会造成初始数据的不稳定。去除该时间段内的伪数据，有助于提高数据的准确性。
优选的，在上述步骤2中，每次所述滤波处理是以将相邻的两个数据取平均值的方法获取一组的平均值，即将第一个数据和与它相邻的数据相加除以2，以此类推，得到一系列的平均值；
在该步骤2中对采集到的数据进行5数据滤波处理，可选的，对采集的原始数据可进行2-10次数据滤波处理；下面以进行5次滤波处理为例对整个滤波处理进行说明，该5次滤波处理过程中的滤波公式为：
第一次滤波T1(1)=[T0(1)+T0(2)]/2，……，T1(n)=[T0（n）+T0（n+1）]/2，……，；
第二次滤波T2(1)=[T1(1)+T1(2)]/2，……，T2(n)=[T1（n）+T1（n+1)]/2，……，；
第三次滤波T3(1)=[T2(1)+T2(2)]/2，……，T3(n)=[T2（n）+T2（n+1）]/2，……，；
第四次滤波T4(1)=[T3(1)+T3(2)]/2，……，T4(n)=[T3（n）+T3（n+1）]/2，……，；
第五次滤波T5(1)=[T4(1)+T4(2)]/2，……，T5(n)=[T4（n）+T4（n+1）]/2，……，；
其中：T0（n）代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0（n+1）代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
Tm（n）代表第m次滤波后得到的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红戴白充盈之间的时间间隔，Tm（n+1）代表第m次滤波后得到的第n+1含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m=1~5。
优选的，在上述步骤3中，经过第5次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值。
优选的，在上述步骤4中，用60秒除以步骤4中的平均值，所述晨脉的计算公式为PR=60n/[T5(1)+T5(2)+……+T5(n)]，其中PR为晨脉。
以下我们以一组实际数据对采用光电测试技术测试运动员晨脉的测试方法进一步说明。
我们采用光电测试技术采集81秒的时间内相邻两次含氧血红蛋白充盈的时间间隔的数据如下（单位为秒）：
1.8、1.7、1.6、1.5、1.4、1.2、1.7、0.95、1.3、1.2、0.9、1.4、1.3、1.2、0.85、0.95、0.96、0.94、0.95、0.9、0.93、0.92、1.3、0.95、0.96、0.94、0.95、1.8、0.93、0.92、0.9、0.79、0.96、1.4、0.95、0.9、0.93、0.92、0.9、1.2、0.96、0.94、0.95、0.9、0.85、0.92、0.9、0.95、1.9、0.94、0.95、0.9、0.93、0.88、0.9、0.95、0.96、1.3、0.95、0.9、0.93、0.92、0.9、0.95、1.1、0.94、0.95、0.9、0.93、0.92、0.9、0.95、0.96、0.92、0.95、0.9。
对上面的实际数据，我们通过传统的整体平均值求晨脉的方法来计算晨脉：
60*100/(1.8+1.7+1.6+………0.92+0.95+0.9)=56次/分钟
因此，通过传统方法所得到晨脉的结果是：56次/分钟。
对上面的实际数据，我们再通过本发明中5次滤波处理的方式来计算晨脉：
具体地，去掉前20秒采集的前15个数据之后，得到的有效数据为：
T0（1）=0.95、T0（2）=0.96、T0（3)=0.94、T0（4）=0.95、T0（5)=0.90、T0（6)=0.93、……、T0（7）=0.90、T0（57）=0.95、T0（58）=0、96、T0（59）=0.92、T0（60）=0.95、T0（61）=0.9
通过滤波公式得到以下计算结果：
第一次滤波：
T1（1）=0.955、T1（2）=0.95、T1（3）=0.945、T1（4）=0.925、T1（5）=0.915、T1（6）=0.925、T1（7）=1.11、T1（8）=1.125、T1（9）=0.955、T1（10）=0.95、T1（11）=0.945、T1（12）=1.375、T1（13）=1.365、T1（14）=0.925、T1（15）=0.91、T1（16）=0.845、T1（17）=0.875、T1（18）=1.18、T1（19）=1.175、T1（20)=0.925、T1（21）=0.915、T1（22）=0.91、T1（23）=1.05、T1（24）=1.08、T1（25）=0.95、T1（26）=0.945、T1（27）=0.925、T1（28）=0.875、T1（29）=0.885、T1（30）=0.91、T1（31）=0.925、T1（32）=1.425、T1（33）=1.42、T1（34）=0.945、T1（35）=0.925、T1（36）=0.915、T1（37）=0.905、T1（38）=0.89、T1（39）=0.925、T1（40）=0.955、T1（41）=1.13、T1（42）=1.125、T1（43）=0.925、T1（44）=0.915、T1（45）=0.925、T1（46）=0.91、T1（47）=0.925、T1（48）=1.025、T1（49）=1.02、T1（50）=0.945、T1（51）=0.925、T1（52）=0.915、T1（53）=0.925、T1（54）=0.91、T1（55）=0.925、T1（56）=0.955、T1（57）=0.94、T1（58）=0.955、T1（59）=0.94、T1（60）=0.935、T1（61）=0.925；
第二次滤波：T2（1）=0.9525、T2(2)=0.9475、T2（3）=0.935、T2(4)=0.92、T2（5）=0.92、……、T2（56）=0.9175、T2（57）=0.94、T2（58）=0.9475、T2（59）=0.9375、T2（60)=0.93；
第三次滤波：T3(1)=0.95、T3(2)=0.94125、T3（3）=0.9275、T3(4)=0.92、T3（5）=0.96875、……、T3（56）=0.92875、T3（57）=0.94375、T3（58）=0.9425、T3（59）=0.93375；
第四次滤波：T4（1)=0.945625、T4（2)=0.934375、T4（3）=0.92375、T4（4）=0.944375、T4（5）=1.018125、……、T4（6）=0.93625、T4（7）=0.943125、T4（8）=0.938125；
第五次滤波：T5（1）=0.94、T5（2）=0.929063、T5（3）=0.934063、T5（4）=0.98125、T5（5）=1.045625、T5（6）=1.055313、T5（7）=1.005313、T5（8）=0.9875、T5（9）=1.080625、T5（10）=1.210313、T5（11）=1.202813、T5（12）=1.054375、T5（13）=0.92375、T5（14）=0.894688、T5（15）=0.964688、T5（16）=1.065625、T5（17）=1.07875、T5（18）=1.000938、T5（19）=0.935938、T5（20）=0.926563、T5（21）=0.959688、T5（22）=1.008438、T5（23）=1.020938、T5（24）=0.985938、T5（25）=0.945313、T5（26）=0.916563、T5（27）=0.896563、T5（28）=0.89375、T5（29）=0.9375、T5（30）=1.074688、T5（31)=1.236563、T5（32）=1.240625、T5（33）=1.086875、T5（34）=0.957188、T5（35）=0.915313、T5（36）=0.90625、T5（37）=0.908125、T5（38）=0.935313、T5（39）=0.997813、T5（40）=1.059375、T5（41）=1.0525、T5（42）=0.985313、T5（43）=0.932813、T5（44）=0.91875、T5（45）=0.925、T5（46）=0.952188、T5（47）=0.986563、T5（48）=0.990625、T5（49）=0.961875、T5（50）=0.933438、T5（51）=0.921563、T5（52）=0.91875、T5（53）=0.920625、T5（54）=0.929688、T5（55）=0.939688、T5（56)=0.940625。
经五次滤波处理后，去掉最大值T5(32）=1.240625、最小值T5(28）=0.89375，
根据晨脉的计算公式PR=60n/[T5(1)+T5(2)+……+T5(n)]，可以得到晨脉的数据为：61次/分钟。
由此可见，通过传统方法测得的晨脉数据为56次/分钟，通过本发明中的优选方法所获得的晨脉数据为61次/分钟。
两种方法所获得的结果具有明显差异（10%左右）。与原始数据进行比对，可以发现大多数时间间隔数据都是小于1秒的，由此可知，真实的心率应该是大于60次的，因此通过本发明的优选方法所获得的数据更加接近于真实情况。而传统方法由于大量伪数据及误差数据的存在，其结果。
两种方法所获得的结果之所以具有明显差异，其原因在于开机之初的初始数据中具有多个伪数据或数据误差，另外在数据采集过程中也存在数据误差。以第一个数据1.8秒为例，根据该数据计算，脉率应该是33次/分钟，根据常识我们就知道，这是不可能的伪数据，但是在传统计算方法中，把这些伪数据也加入计算，因此，这些数据显然是不准确的。采用本发明的计算方法，则可以去掉这种由于设备或者操作之初产生的数据误差，同时，再通过滤波让数据更加平滑，也降低了偶然的单次数据误差，使数据更加真实可靠。
本领域技术人员容易理解的是，上述数据处理过程仅为本发明的一个优选示例性说明，而非对公开内容的限制。
如图1和2所示，本发明还提供了一种根据上述处理方法的、光电式运动员晨脉检测装置1，其包括采集单元12、滤波单元13、处理单元14、计算单元15。其中，所述采集单元12用于通过光电检测装置(即检测单元11)采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据,所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白之间的时间间隔；所述滤波单元13用于对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；所述处理单元14用于将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；所述计算单元15通过利用步骤4中最终得到的平均值获得待测者的晨脉的心率。
优选的，所述检测单元11包括测试探头111、用于将测试探头采集到的信号进行去噪放大的放大器112、将模拟信号转化成数字信号的AD转化模块113。其中，测试探头包括安装在测试装置一侧的发光管，以及安装在另一侧的光电检测器，所述测试探头采集一时间段内的多个相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔的数据。优选的，发光管包括用于发射波长为660nm的红光的红光灯管，和用于发射波长为940nm的红外光的红外发光管。
优选的，所述采集单元12可以包括：筛选子单元，所述筛选子单元用于在采集一时间段内多个相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔的数据时，去除前20秒采集的数据；记录子单元，所述记录子单元用于记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。
优选的，所述滤波单元13包括第一滤波单元、第二滤波单元、第三滤波单元、第四滤波单元、第五滤波单元：
所述第一滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T1（1）=[T0（1）+T0（2）]/2，……，T1(n)=[T0（n）+T0（n+1）]/2，……；
所述第二滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T2（1）=[T1（1）+T1（2）]/2，……，T2(n)=[T1（n）+T1（n+1）]/2，……；
所述第三滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T3（1）=[T2（1）+T2（2）]/2，……，T3(n)=[T2（n）+T2（n+1）]/2，……，；
所述第四滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T4（1）=[T3（1）+T3（2）]/2，……，T4(n)=[T3（n）+T3（n+1）]/2，……，；
所述第五滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T5（1）=[T4（1）+T4（2）]/2，……，T5(n)=[T4（n）+T4（n+1）]/2，……，
其中：T0（n）代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0（n+1）代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
Tm（n）代表第m次滤波后得到的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,Tm（n+1）代表第m次滤波后得到的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m=1~5。
该装置可以执行本发明中的上述数据处理方法，根据上述数据处理实例，本领域技术人员很清楚该装置能够去除伪数据和测量误差对数据结果的影响，提供更加真实可靠的数据，提高测量精度。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种光电式运动员晨脉检测方法，其特征在于，包括：
步骤1：采用光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据，每个所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
步骤2：对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；
步骤3：将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；
步骤4：根据步骤3中最终得到的所述平均值获得待测者的晨脉的脉率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1中，采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据时，去除前20秒采集的数据，记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波处理为从待滤波的M个数据中选取相邻的两个数据取平均值，获取M-1个滤波结果，M为自然数。
4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在步骤2中，对所采集到的数据进行5次滤波处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所采集到的数据进行5次滤波处理过程包括：
第一次滤波T1(1)＝[T0(1)+T0(2)]/2，……，T1(n)＝[T0(n)+T0(n+1)]/2，……，；
第二次滤波T2(1)＝[T1(1)+T1(2)]/2，……，T2(n)＝[T1(n)+T1(n+1)]/2，……，；
第三次滤波T3(1)＝[T2(1)+T2(2)]/2，……，T3(n)＝[T2(n)+T2(n+1)]/2，……，；
第四次滤波T4(1)＝[T3(1)+T3(2)]/2，……，T4(n)＝[T3(n)+T3(n+1)]/2，……，；
第五次滤波T5(1)＝[T4(1)+T4(2)]/2，……，T5(n)＝[T4(n)+T4(n+1)]/2，……，；
其中：T0(n)代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0(n+1)代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
Tm(n)代表第m次滤波后得到的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,Tm(n+1)代表第m次滤波后得到的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m＝1～5。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，去掉第5次滤波后的最大值和最小值之后，所述晨脉的计算公式为PR＝60n/[T5(1)+T5(2)+……+T5(n)]，其中PR为晨脉
7.一种光电式运动员晨脉检测装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于通过光电检测装置采集一时间段内多个充盈时间间隔的数据,所述充盈时间间隔数据为相邻两次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
滤波单元，用于对所采集到的数据进行N次滤波处理，其中N为大于1的自然数；
处理单元，用于将经过第N次滤波处理后的数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后将剩下的数据相加取平均值；
计算单元，用于根据处理单元得到的所述平均值获得待测者的晨脉。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述采集单元进一步包括：
筛选子单元，所述筛选子单元用于去除前20秒内的充盈时间间隔的数据；
记录子单元，所述记录子单元用于记录从第21秒开始至第81秒期间采集到的数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述滤波单元包括第一滤波单元、第二滤波单元、第三滤波单元、第四滤波单元、第五滤波单元：
所述第一滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T1(1)＝[T0(1)+T0(2)]/2，……，T1(n)＝[T0(n)+T0(n+1)]/2，……；
所述第二滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T2(1)＝[T1(1)+T1(2)]/2，……，T2(n)＝[T1(n)+T1(n+1)]/2，……；
所述第三滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T3(1)＝[T2(1)+T2(2)]/2，……，T3(n)＝[T2(n)+T2(n+1)]/2，……，；
所述第四滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T4(1)＝[T3(1)+T3(2)]/2，……，T4(n)＝[T3(n)+T3(n+1)]/2，……，；
所述第五滤波单元通过采用以下公式进行滤波：
T5(1)＝[T4(1)+T4(2)]/2，……，T5(n)＝[T4(n)+T4(n+1)]/2，……，
其中：T0(n)代表原始采集的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,T0(n+1)代表原始采集的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔；
Tm(n)代表第m次滤波后得到的第n次含氧血红蛋白充盈与第n+1次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔,Tm(n+1)代表第m次滤波后得到的第n+1次含氧血红蛋白充盈与第n+2次含氧血红蛋白充盈之间的时间间隔，其中m＝1～5。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210266724.1A CN102772204B (zh) | 2012-07-30 | 2012-07-30 | 一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210266724.1A CN102772204B (zh) | 2012-07-30 | 2012-07-30 | 一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102772204A CN102772204A (zh) | 2012-11-14 |
| CN102772204B true CN102772204B (zh) | 2015-01-07 |
Family
ID=47117488
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201210266724.1A Expired - Fee Related CN102772204B (zh) | 2012-07-30 | 2012-07-30 | 一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102772204B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102370474A (zh) * | 2010-08-27 | 2012-03-14 | 深圳市万维通无线通讯技术有限公司 | 用于心率测量的方法和系统 |
| CN102525442A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-04 | Tcl集团股份有限公司 | 一种测量人体脉搏的方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5516428B2 (ja) * | 2010-10-14 | 2014-06-11 | 株式会社村田製作所 | 拍動周期算出装置およびこれを備えた生体センサ |
-
2012
- 2012-07-30 CN CN201210266724.1A patent/CN102772204B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102370474A (zh) * | 2010-08-27 | 2012-03-14 | 深圳市万维通无线通讯技术有限公司 | 用于心率测量的方法和系统 |
| CN102525442A (zh) * | 2011-12-21 | 2012-07-04 | Tcl集团股份有限公司 | 一种测量人体脉搏的方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102772204A (zh) | 2012-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Sukor et al. | Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis | |
| CN106413534B (zh) | 连续血压测量装置、测量模型建立方法和系统 | |
| JP2020127763A5 (zh) | ||
| Hernandez et al. | Biowatch: estimation of heart and breathing rates from wrist motions | |
| CN108937957B (zh) | 检测方法、装置及检测设备 | |
| CN103027690B (zh) | 一种基于自相关建模法的低灌注血氧饱和度测量方法 | |
| US20070021815A1 (en) | Apparatus and method for obtaining cardiac data | |
| JP2004202190A (ja) | 生体情報測定装置 | |
| CN102065763A (zh) | 用于co2评估的方法和装置 | |
| CN102488508A (zh) | 一种基于图像捕获的心率测量方法 | |
| Hossain et al. | Estimation of blood glucose from PPG signal using convolutional neural network | |
| Rinkevičius et al. | Photoplethysmogram signal morphology-based stress assessment | |
| KR20230152820A (ko) | 통합된 ekg 및 ppg 센서와 함께 지능형 펄스 평균화를 사용하여 동맥내 체액 체적을 평가하는 시스템 및 방법 | |
| CN105852863B (zh) | 一种呼吸率测量方法及装置 | |
| Elgendi et al. | Applying the APG to measure heart rate variability | |
| Scardulla et al. | Photoplethysmograhic sensors, potential and limitations: Is it time for regulation? A comprehensive review | |
| US10201314B2 (en) | System and method for evaluation of circulatory function | |
| CN102772204B (zh) | 一种光电式运动员晨脉的检测方法和检测装置 | |
| CN210095711U (zh) | 一种无创连续血压测量设备 | |
| Lee et al. | A Non-Invasive Blood Glucose Estimation System using Dual-channel PPGs and Pulse-Arrival Velocity | |
| US20220369943A1 (en) | Method and system for evaluating the quality of ratio of ratios values | |
| Ouchi et al. | Simultaneous measurement under resting-state of autonomic nervous activity and brain activity by near-infrared spectroscopy alone | |
| Icazatti et al. | Design and validation of a respiratory rate estimation algorithm based on photoplethysmography (PPG) signal | |
| Elgendi et al. | Measurement of aa intervals at rest in the second derivative plethysmogram | |
| Slapničar et al. | Blood pressure estimation with a wristband optical sensor |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20150107 Termination date: 20150730 |
|
| EXPY | Termination of patent right or utility model |