CN109009034A - 血压测量方法、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种血压测量方法、终端及存储介质。血压测量方法包括：采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号；根据PPGi信号，提取特征信号；根据特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，血压模型包括收缩压线性模型和舒张压指数模型。根据本申请实施例提供的技术方案，通过摄像头采集人体的指尖视频生成PPGi信号，根据PPGi信号获取每次心跳的血压数据，能够解决传统血压测量方法存在不便连续测量的问题。

Description

血压测量方法、终端及存储介质

技术领域

本公开一般涉及测量领域，尤其涉及血压测量方法及终端。

背景技术

血压是指血液在血管内流动时对血管壁的侧压力，是评估人体心血管系统功能的最基本指标之一。传统血压测量方法主要有两类：一类是动脉插管法直接测量，多用于手术中对患者的血压连续监测，该方法有创且技术要求高，不适合日常使用；另一类为袖带法间接测量，简单准确且无创，但无法对血压进行连续监测。

血压极易随着环境与情绪变化而有幅度改变，尤其是中老年人与高血压患者，若短时内血压急剧变化，对心血管系统损伤很大，严重时会有生命危险。因此，袖带法测量血压具有局限性，故而需要一种操作简单、性能优越的连续血压监测方法，可以实时测量血压值，并对血压数据存储记录。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种操作简单的可连续监测血压的一种血压测量方法及终端。

第一方面，提供一种血压测量方法，方法包括：

采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号；

根据PPGi信号，提取特征信号；

根据特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，血压模型包括收缩压线性模型和舒张压指数模型。

在本申请提供的一个或多个实施例中，采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号包括：

将视频的序列逐帧分解为图像，获取图像中G通道的像素信息；

根据G通道的像素信息，生成PPGi信号。

在本申请提供的一个或多个实施例中，根据G通道的像素信息，生成PPGi信号包括：

根据每个图像的G通道的像素的平均值，确定一时间点的PPGi信号的数值。

在本申请提供的一个或多个实施例中，根据PPGi信号，提取特征信号包括：

根据PPGi信号P(t)，获取每次心跳的特征信息，特征信息包括舒张时间DT、波形面积参数K，其中，计算K的公式如下：

其中，Ps、Pd、Pm分别为一个心跳周期T中P(t)的最大值、最小值和平均值，其中平均值Pm的计算公式如下：

在本申请提供的一个或多个实施例中，根据特征信号，拟合血压模型，并获取每次心跳对应的血压数据包括：

根据特征信息，拟合收缩压线性模型，收缩压线性模型SBP如下：

SBP＝a*DT+b

其中，a和b为线性系数；

根据特征信号，拟合舒张压指数模型，舒张压指数模型DBP如下：

其中，c、d为指数系数。

在本申请提供的一个或多个实施例中，根据特征信号，拟合血压模型，并获取每次心跳对应的血压数据还包括：

采集多个血压数据样本；

将样本的特征信息代入收缩压线性模型，确定a和b；

将样本的特征信息代入舒张压指数模型，确定c和d。

在本申请提供的一个或多个实施例中，收缩压线性模型SBP还可以采用如下公式确定：

SBP-SBP₀＝a*(DT-DT₀)+b

其中，SBP₀和DT₀为标定的收缩压值和舒张时间值。

在本申请提供的一个或多个实施例中，根据PPGi信号，提取特征信号之前还包括：

对PPGi信号进行滤波去噪，采用带通滤波器进行滤波，或者采用高通滤波器和低通滤波器相结合的方式进行滤波。

第二方面，提供一种终端，包括闪光灯、处理器和至少一个摄像头，

处理器用于控制闪光灯，闪光灯用于在处理器的控制下发出预设频率的灯光；

处理器还用于控制摄像头，摄像头在处理器的控制下采集指尖视频；

处理器还用于根据视频信号生成PPGi信号，提取特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，血压模型包括收缩压的线性模型和舒张压的指数模型。

第三方面，提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现本发明提供的各实施例的血压测量方法。

根据本申请实施例提供的技术方案，通过摄像头采集人体的指尖视频生成PPGi信号，根据PPGi信号获取每次心跳的血压数据，能够解决传统血压测量方法存在不便连续测量的问题。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了根据本申请实施例的血压测量方法的示例性流程图；

图2示出了根据本申请实施例的步骤S10的示例性流程图；

图3示出了根据本申请实施例的步骤S12的示例性流程图；

图4示出了根据本申请实施例的PPGi信号的示例性示意图；

图5示出了根据本申请实施例的步骤S20的示例性流程图；

图6示出了根据本申请实施例的步骤S30的示例性流程图；

图7示出了根据本申请实施例的确定系数的示例性流程图；

图8示出了根据本申请实施例的血压测量方法的另一示例性示意图；

图9示出了根据本申请实施例的终端的示例性结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

请参考图1，示出了根据本申请实施例的血压测量方法的示例性流程图。如图所示，血压测量方法包括：

步骤S10：采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号；

步骤S20：根据PPGi信号，提取特征信号；

步骤S30：根据特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，血压模型包括收缩压线性模型和舒张压指数模型。

具体应用中，可以采集耳垂的视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号。PPGi信号是采用PPGi(Photo Plethysmography，光电容积脉搏波成像)技术生成的一种信号，PPGi是通过使用摄像头采集光电容积脉搏信号，并获得生命特征的技术。

请参考图2，示出了根据本申请实施例的步骤S10的示例性流程图，如图所示，步骤S10包括如下步骤：

步骤S11：步骤将视频的序列逐帧分解为图像，获取图像中G通道的像素信息；

步骤S12：根据G通道的像素信息，生成PPGi信号。

具体地，所采集的原始视频的颜色模式优选RGB模式，其他如HSL、HSV等模式需将图像颜色模式转换为RGB模式。之后将采集到的视频分解为图像序列，将每帧图像分解为R、G、B三个通道像素信息，鉴于血红蛋白在绿色光谱范围内光吸收度较高，利用G通道像素信息生成PPGi信号。

接着，请参考图3和图4，其中图3示出了根据本申请实施例的步骤S12的示例性流程图；图4示出了根据本申请实施例的PPGi信号的示例性示意图。如图3所示，步骤S12包括如图步骤：

步骤S13：根据每个图像的G通道的像素的平均值，确定一时间点的PPGi信号的数值。

具体地，当摄像头帧率为30fps，即1秒内拍摄30张图像，对应生成的PPGi信号1秒内为30个值，可认为信号采样率为30Hz。图4给出一PPGi信号的实例。

接着请参考图5示出了根据本申请实施例的步骤S20的示例性流程图。如图所示，根据PPGi信号P(t)，获取每次心跳的特征信息，特征信息包括舒张时间DT、波形面积参数K，其中，计算K的公式如下：

其中，Ps、Pd、Pm分别为一个心跳周期T中P(t)的最大值、最小值和平均值，其中平均值Pm的计算公式如下：

从PPGi信号提取特征信息。特征信息可以选择但不限于以下种类：时域参数、频域参数、小波参数、形态学参数、非线性参数等。

本申请以时域参数为主，分别提取每次心跳的脉搏波波谷到波峰的收缩时间ST，由波峰到波谷的舒张时间DT，波形振幅高度Amp，由波谷到波峰的上升斜率Slo。其中，本发明主要提取舒张时间DT、波形面积参数K。

请参考图6，示出了根据本申请实施例的步骤S30的示例性流程图。如图所示，步骤S30包括：

步骤S31：根据特征信息，拟合收缩压线性模型，收缩压线性模型SBP如下：

SBP＝a*DT+b

其中，a和b为线性系数；

步骤S32：根据特征信号，拟合舒张压指数模型，舒张压指数模型DBP如下：

其中，c、d为指数系数。

血压拟合建模方法可以选取但不限于以下种类：最小二乘法、岭回归法、树回归法、支持向量机、相似度匹配法等。本申请拟合收缩压SBP采用线性最小二乘法，拟合舒张压DBP采用指数模型。

接着，请参考图7，示出了根据本申请实施例的确定系数的示例性流程图。确定该系数a、b、c、d的方法包括：

步骤S33：采集多个血压数据样本；

步骤S34：将样本的特征信息代入收缩压线性模型，确定a和b；

步骤S35：将样本的特征信息代入舒张压指数模型，确定c和d。

具体地，将样本的收缩压值和舒张时间代入到收缩压线性模型中，确定a值和b值。将样本的收缩压值、舒张压值、舒张时间和K值代入到收缩压线性模型中，确定c值和d值。

在一些实施例中，收缩压线性模型SBP还可以采用如下公式确定：

SBP-SBP₀＝a*(DT-DT₀)+b

其中，SBP₀和DT₀为标定的收缩压值和舒张时间值。该方法能够缩小个体差异，提高测量的准确度。使用时，将测量对象的SBP₀和DT₀值代入公式计算。

在一些实施例中，根据PPGi信号，提取特征信号之前还包括：

对PPGi信号进行滤波去噪，采用带通滤波器进行滤波。

在一些实施例中，根据PPGi信号，提取特征信号之前还包括：

对PPGi信号进行滤波去噪，采用高通滤波器和低通滤波器相结合的方式进行滤波。

脉搏波PPGi信号的频率主要集中在0.1-30Hz。摄像头帧率一般在几十fps，本实施例以普通智能手机上后置摄像头帧率30fps为例，对应PPGi采样率即为30Hz。通频带为0.6-4.5Hz时，能明显去除高频干扰毛刺与低频基线漂移。

针对通频带，FIR滤波器可以直接采用0.6-4.5Hz带通滤波器或者采用4.5Hz低通滤波器与0.6Hz高通滤波器相结合对信号进行滤波，由于归一化通频带为0.04-0.3(通频带0.6-4.5Hz除以采样率的一半15Hz)，致使带通滤波器左侧下降沿过于陡峭，滤波器阶数过大，故采用4.5Hz低通滤波器与0.6Hz高通滤波器相结合方式屡滤除噪声。以上仅给出滤波去噪的方法，实际应用中可根据情况进行调整。

图8示出了根据本申请实施例的血压测量方法的另一示例性示意图。如图8所示该血压测量包括将采集的视频逐帧分解成图像，将每帧图像分解为RGB三个通道像素信息，并提取G通道的像素信息的平均值作为原始PPGi信号。之后，对原始PPGi信号进行滤波去噪处理，并提取特征信息。通过特征信息拟合血压测量模型，进行血压的测量。

图9示出了根据本申请实施例的终端的示例性结构框图。一种终端，包括闪光灯210、处理器220和至少一个摄像头230，其特征在于，

处理器220用于控制闪光灯210，闪光灯210用于在处理器的控制下发出预设频率的灯光；

处理器220还用于控制摄像头230，摄像头230在处理器220的控制下采集指尖视频；

处理器220还用于根据视频信号生成PPGi信号，提取特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，血压模型包括收缩压的线性模型和舒张压的指数模型。

需要说明的是，视频采集过程所需光源可取外界自然光源，也可采取LED灯光源如手机附带手电筒、近红外光LED。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的血压测量方法。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种血压测量方法，其特征在于，所述方法包括：

采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号；

根据所述PPGi信号，提取特征信号；

根据所述特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，所述血压模型包括收缩压线性模型和舒张压指数模型。

2.根据权利要求1所述的血压测量方法，其特征在于，所述采集人体指尖视频，生成光电容积脉搏波光电容积脉搏波PPGi信号包括：

将所述视频的序列逐帧分解为图像，获取所述图像中G通道的像素信息；

根据所述G通道的像素信息，生成所述PPGi信号。

3.根据权利要求2所述的血压测量方法，其特征在于，所述根据所述G通道的像素信息，生成所述PPGi信号包括：

根据每个所述图像的所述G通道的像素的平均值，确定一时间点的所述PPGi信号的数值。

4.根据权利要求3所述的血压测量方法，其特征在于，根据所述PPGi信号，提取特征信号包括：

根据所述PPGi信号P(t)，获取每次心跳的特征信息，所述特征信息包括舒张时间DT、波形面积参数K，其中，计算K的公式如下：

其中，Ps、Pd、Pm分别为一个心跳周期T中所述P(t)的最大值、最小值和平均值，其中所述平均值Pm的计算公式如下：

5.根据权利要求3所述的血压测量方法，其特征在于，所述根据所述特征信号，拟合血压模型，并获取每次心跳对应的血压数据包括：

根据所述特征信息，拟合所述收缩压线性模型，所述收缩压线性模型SBP如下：

SBP＝a*DT+b

其中，a和b为线性系数；

根据所述特征信号，拟合所述舒张压指数模型，所述舒张压指数模型DBP如下：

其中，c、d为指数系数。

6.根据权利要求5所述的血压测量方法，其特征在于，所述根据所述特征信号，拟合血压模型，并获取每次心跳对应的血压数据还包括：

采集多个血压数据样本；

将所述样本的特征信息代入所述收缩压线性模型，确定a和b；

将所述样本的特征信息代入所述舒张压指数模型，确定c和d。

7.根据权利要求5或6所述的血压测量方法，其特征在于，所述收缩压线性模型SBP还可以采用如下公式确定：

SBP-SBP₀＝a*(DT-DT₀)+b

其中，SBP₀和DT₀为标定的收缩压值和舒张时间值。

8.根据权利要求3所述的血压测量方法，其特征在于，所述根据所述PPGi信号，提取特征信号之前还包括：

对所述PPGi信号进行滤波去噪，采用带通滤波器进行滤波，或者采用高通滤波器和低通滤波器相结合的方式进行滤波。

9.一种终端，包括闪光灯、处理器和至少一个摄像头，其特征在于，

所述处理器用于控制所述闪光灯，所述闪光灯用于在所述处理器的控制下发出预设频率的灯光；

所述处理器还用于控制所述摄像头，所述摄像头在所述处理器的控制下采集指尖视频；

所述处理器还用于根据所述视频信号生成PPGi信号，提取特征信号，拟合血压模型，获取每次心跳对应的血压数据，所述血压模型包括收缩压的线性模型和舒张压的指数模型。

10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的血压测量方法。