CN105011923A - 一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法 - Google Patents

Abstract

一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法，本发明涉及基于移动窗口积分的反射式心率监控方法。本发明的目的是为了解决现有光反射方式在手表上运用准确度低，能耗高，易受外来光线，不同肤色，体毛等的影响；以及电极测量方式不能显示完整的心电图，不能进行血氧检测，不能在运动情况下检测，需要双手监测数据的问题。通过以下技术方案实现的：步骤一、反射式光电传感器输出模拟电压值，即每100ms读取117个数据；步骤二、根据步骤一求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值；步骤三、根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数。本发明应用于心率监控领域。

Description

一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法

技术领域

本发明涉及基于移动窗口积分的反射式心率监控方法。

背景技术

随着科技的创新，心率监控不再局限于传统的听诊器测量或心电图监测，基于电子设备的心率监控系统以其高精度、高实时性的优点逐步走进人们的视野。心率数据包含丰富的身体指标信息，因此对心率数据进行采集、处理具有很高的医学价值和应用前景。

由于智能手表体积小，功耗低等产品特点的限制，目前能用于该产品上的心率检测方法主要有两种一种是利用光反射的测量，另一种是利用电势的测量；

光反射方式，即光电传感测量；

检测原理如下：利用单波长光，直接输出原始光信号，然后接收组织的反射光信号测量组织容积在心脏搏动时的微小变化造成的反射光强度变化，来获得脉搏波信号，通过检测峰值获得心率理论上还有一种做法是使用双波长光信号，通过光电容积法测量获得血氧饱和度值，光信号需要进行调制，双波长光线轮流照射组织，获得了每一时刻组织对两种不同波长光线的反射光强度然后进行解调并根据朗伯比尔定律计算出血氧饱和度值但是由于该检测方法在手表上运用准确度低；

电极测量方式，即电极传感测量；

将带手表的手腕作为一极，将任一个手指或手掌触摸在传感电极位置作为另一极即可测试心率使用电极进行心电测量能够获得心电信号，经过峰值检测可以得到心率值这种检测方式理论上是可以做到直接测量输出心电图，但是由于手表尺寸和芯片技术的限制，心电图波形效果目前还不够理想现有采用这种检测方式的手表产品基本还是做成显示心率数而不显示完整的心电图；

表1 反射式和电极式对比表

所以从结果上看出，在单手佩戴的运动智能穿戴中，更适合反射式的心率监测装置。

然而现在的反射式心率监测的算法在动态环境工作中并不能很好的处理稳定值发生偏移的数据，尤其是在算法的复杂上会需要很大的MCU的运算能力，也不利于产品上降低成本。

综上所述，光反射方式在手表上运用准确度低，能耗高，易受外来光线，不同肤色，体毛等的影响；

电极测量方式不显示完整的心电图，不能进行血氧检测，不能在运动情况下检测，需要双手监测数据。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有光反射方式在手表上运用准确度低，能耗高，易受外来光线，不同肤色，体毛等的影响；以及电极测量方式不能显示完整的心电图，不能进行血氧检测，不能在运动情况下检测，需要双手监测数据的问题，而提出了一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法。

上述的发明目的是通过以下技术方案实现的：

步骤一、反射式光电传感器输出模拟电压值，即每100ms读取117个数据；

步骤二、根据步骤一求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值；

步骤三、根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数。

发明效果

本发明采用反射式光电传感器输出模拟电压值，每100ms读取117个数据，保证数据的实时性和准确性；通过移动窗口积分技术求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值、两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数，解决了现有光反射方式在手表上运用准确度低，能耗高，易受外来光线，不同肤色，体毛等的影响；以及电极测量方式不能显示完整的心电图，不能进行血氧检测，不能在运动情况下检测，需要双手监测数据的问题，使准确率提高了20％以上。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为实施例中GUI界面使用说明示意图。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法具体是按照以下步骤进行的：

步骤一、反射式光电传感器输出模拟电压值，即每100ms读取117个数据，这样才能保证数据的实时性和准确性；

步骤二、根据步骤一求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值；

步骤三、根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述所述步骤二中根据步骤一求取100ms内窗口稳定值的平均值；具体过程为：

将第一个100ms读取的117个数据取均值S₀，即S₀＝(A₁+A₂+A₃+......+A₁₁₇)/117，A₁为第一个100ms读取的117个数据中第1个数据，A₂为第一个100ms读取的117个数据中第2个数据，A₃为第一个100ms读取的117个数据中第3个数据，A₁₁₇为第一个100ms读取的117个数据中第117个数据，1≤k≤n，k＝1，2....117，n为读取的数据，n取值范围为：n＝1，2....117；

以S₀为窗口参考值与本次读取的117个数据做移动窗口积分，得到第一个100ms读取的117个数据的稳定值S₁，将S₁作为移动窗口积分的参考值与第二个100ms读取的117个数据做移动窗口积分，得到第二个100ms读取的117个数据的稳定值S₂，每次将S_k-1作为移动窗口积分的参考值与第k个100ms读取的117个数据做的移动窗口积分，得到第k个100ms读取的117个数据的稳定值S_k，即得到了数列S₁...S_n，k的取值为1≤k≤n，k＝1，2....117，n为读取的数据，n取值范围为：n＝1，2....117；每10个100ms读取的117个数据的稳定值的平均值为：Stable_N＝(S_n-9+S_n-8+......+S_n)/10；这样既保证了稳定性，也保证了实时跟踪性。

其中，所述移动窗口积分的过程为：

设置移动窗口宽度为W，高度为H，对每个100ms读取的117个数据做一次积分，即累加第n个数据与第一个100ms读取的117个数据取均值S₀的差值，从n＝1开始检查，计算第n个数据到第n-1+W个数据做一条曲线与S₀做的直线围成的图形面积，在S₀之上的面积减去S₀之下的面积即为SUMn；

若SUMn>W*H，n＝1到n＝118-W，得到新的117个数据的稳定值，最后取得新的117个数据的稳定值的平均值，即为移动窗口积分的返回值，也是下一组移动窗口积分的参考值，*为乘号；

若SUMn≤W*H，对下一个100ms读取的117个数据做一次积分，直至SUMn>W*H。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤三中根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数；具体过程为：

设发生在第m个数据的时间为m/1170秒，检测两次心率波动之间的有几个数据，乘以m/1170即为两次心率波动之间的时间间隔；

心率波动次数确定过程为：

当心率信号的数值下降之后连续上升超出该100ms的移动窗口积分的参考值时，判定为一次心跳，flag为一个计数数组，当心率信号的数值下降超出移动窗口积分的参考值时，flag的第二位由0变成1，当心率信号的数值上升超出窗口值时，flag的第一位由0变成1，当flag的两位均为1时，判定这次波动即为心率的一次波动，并且当flag的两位均为1时，记录心跳次数的变量+1，flag清0，如此可进入循环，来判别心率的波动次数。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

实施例1：

一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法具体是按照以下步骤进行的：

步骤一、反射式光电传感器输出模拟电压值，即每100ms读取117个数据，这样才能保证数据的实时性和准确性；

步骤二、根据步骤一求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值；

步骤三、根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数。

程序说明：

基于matlab2010b平台，drop001.fig为GUI界面，drop001.m为GUI程序文件请将dropwater.zip解压到matlab的bin下，在matlab下输入guide打开drop001.fig并运行(直接双击drop001.fig会报错)，其他用到的m文件：Swaveout2.m；chuangkou.m；count.m；剩余的m文件实在调试中编写的功能在drop001.fig暂时没有体现。

算法说明：

1、虚拟实时：严格按照每100ms读取文件117个数据，

2、求取稳定值的算法：将第一个100ms得到的117个数据取均值S₀，以S₀为参考值跟本次的117个数据做移动窗口积分【1】，得到本次117数据的稳定值S₁，S₁则作为下一组117个数据的移动窗口积分的参考值，得到第二组117数据移动窗口积分稳定值S₂，每次将S_k-1作为第k组117个数据的参考值得到Sk以此类推，得到了数列S₁...S_n，然后当前稳态值Stable_N＝(S_n-9+S_n-8+......+S_n)/10，即最近一秒内窗口稳定值的平均值。这样既保证了稳定性，也保证了实时跟踪型。

主要程序摘要：

利用dlmread函数读取传感器数据，存入M中，对M取均值存入s0中，将s0赋给stemp(1,1)；i＝0，利用M及s0做移动窗口积分，得到s1，将s1存入stemp(1,2)，进入判定条件，若i<8，则将stemp数组中的数求和再除以stemp数组中已存储数据个数赋给s2，若i>＝8，则将stemp数组中第i-7至i+2个数个数求和求均值赋给s2；将s2赋给s0作为移动窗口积分的参考值，i+1，进行下一次循环

3、移动窗口积分【1】：设置窗口宽度为W,高度为H,在117数据中一次做积分，即累加第n(n＝1，2....117)个数据与窗口参考值(设为S0)的差值，从n＝1开始检查第n个数到第n-1+w个数与S0的差的绝对值之和(设为SUMn)，如果SUMn>w*h,将第n-1+w个数的值置为S，如此做法依次移动从n＝1到n＝118-w，最后得到新的117个数，最后得到新的117个数的平均值S1，即为移动窗口积分的返回值，也是下一组窗口积分的参考值。

主要程序：

i从1到n1-w1进行步长为1的循环；若数组M中第i到第i-1+w1个数的和减去w1*s0的绝对值大于h*w1，则将s0赋给M1数组中的第i-1+w1个数，其中M1为存储滤波之后数据的数组，将M1数组中第n1+1-w1到第n1个数赋值为s0；对M1数组中的数求均值即为s1

4、时间：根据题设，时间以采样数据到第几个为准，默认发生在第m个数据的事件，时间为m/1170秒，总时间和两次心跳时间差都是按照此标准计算。总心跳次数判断：我们认为，经历过一次波谷和波峰即可认定为滴数+1,具体办法：设置flag[0,0]在移动窗口积分中，第一次向下超出窗口的时候，使flag＝[0,1]，向上超出时使flag(1，1)＝1，当flag＝[1,1]时，滴数+1，flag清零，如此可进入循环，来判别滴数。

5、主要程序：

若M数组第i1+1到i1+num_wid个数之和减去s2*num_wid的值小于-num_h*num_wid，则将num_flag数组的第一位赋值为1；若M数组第i1+1到i1+num_wid个数之和减去s2*num_wid的值大于num_h*num_wid，则将num_flag数组的第二位赋值为1；当num_flag数组的两位的值均为1时，判定测得一次心跳，drop_num变量负责记录心跳次数，drop_num加1；

实验GUI界面使用说明如图2；

实现功能：

1、虚拟实时(每100ms采样117个数据来模拟1170HZ输入)

2、点击“文件”菜单，可自选导入文件

3、点击“开始”1在采集数据用从左到右的时间轴演示的同时，显示实时的“总时间”，“总心跳次数”，“最近两次心跳时间差”4、点击“暂停演示”可暂时停止演示5、“文件”菜单有“退出”选项。

Claims (3)

1.一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法，其特征在于，一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法具体是按照以下步骤进行的：

步骤一、反射式光电传感器输出模拟电压值，即每100ms读取117个数据；

步骤二、根据步骤一求取100ms读取的117个数据的稳定值的平均值；

步骤三、根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数。

2.根据权利要求1所述一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法，其特征在于，所述步骤二中根据步骤一求取100ms内窗口稳定值的平均值；具体过程为：

将第一个100ms读取的117个数据取均值S₀，即S₀＝(A₁+A₂+A₃+...+A_k+...+A₁₁₇)/117，A₁为第一个100ms读取的117个数据中第1个数据，A₂为第一个100ms读取的117个数据中第2个数据，A₃为第一个100ms读取的117个数据中第3个数据，A_k为第一个100ms读取的117个数据中第K个数据，A₁₁₇为第一个100ms读取的117个数据中第117个数据，1≤k≤n，k＝1，2....117，n为读取的数据，n取值范围为：n＝1，2....117；

以S₀为窗口参考值与本次读取的117个数据做移动窗口积分，得到第一个100ms读取的117个数据的稳定值S₁，将S₁作为移动窗口积分的参考值与第二个100ms读取的117个数据做移动窗口积分，得到第二个100ms读取的117个数据的稳定值S₂，每次将S_k-1作为移动窗口积分的参考值与第k个100ms读取的117个数据做的移动窗口积分，得到第k个100ms读取的117个数据的稳定值S_k，即得到了数列S_1...S_n，k的取值为1≤k≤n，k＝1，2....117，n为读取的数据，n取值范围为：n＝1，2....117；

每10个100ms读取的117个数据的稳定值的平均值为：Stable_N＝(S_n-9+S_n-8+S_n-7+S_n-6+S_n-5+S_n-4+S_n-3+S_n-2+S_n-1+S_n)/10；

其中，所述移动窗口积分的过程为：

设置移动窗口宽度为W，高度为H，对每个100ms读取的117个数据做一次积分，从n＝1开始检查，计算第n个数据到第n-1+W个数据做一条曲线与S₀做的直线围成的图形面积，在S₀之上的面积减去S₀之下的面积即为SUMn；

若SUMn>W*H，n＝1到n＝118-W，得到新的117个数据的稳定值，最后取得新的117个数据的稳定值的平均值，即为移动窗口积分的返回值，也是下一组移动窗口积分的参考值，*为乘号；

若SUMn≤W*H，对下一个100ms读取的117个数据做一次积分，直至SUMn>W*H。

3.根据权利要求2所述一种基于移动窗口积分的反射式心率监控方法，其特征在于，所述步骤三中根据步骤一和步骤二求解两次心率波动之间的时间间隔及心率的波动次数；具体过程为：

设发生在第m个数据的时间为m/1170秒，检测两次心率波动之间的有几个数据，乘以m/1170即为两次心率波动之间的时间间隔；

心率波动次数确定过程为：

当心率信号的数值下降之后连续上升超出该100ms的移动窗口积分的参考值时，判定为一次心跳，flag为一个计数数组，当心率信号的数值下降超出移动窗口积分的参考值时，flag的第二位由0变成1，当心率信号的数值上升超出窗口值时，flag的第一位由0变成1，当flag的两位均为1时，判定这次波动即为心率的一次波动，并且当flag的两位均为1时，记录心跳次数的变量+1，flag清0，如此可进入循环，来判别心率的波动次数。