CN110477895A - 基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，包括以下步骤：1)采用M个光源、N个探测器进行PPG信号检测；2)M个光源轮流打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据；3)M×N路数据进行同步处理；4)针对每一路数据进行多种模式的HRV计算；5)对每一路数据的多模态HRV数值进行智能加权平均，作为最终检测结果。本发明通过获取多路数据信号，能增强鲁棒性，减小波形探测的误差和心电PPG同步的误差；可适应反射式、透射式及反射透射共存的情况，兼容性更强；通过多种方式提取心率，对最终HRV计算数值进行智能加权平均，可反映心脏全周期搏动的变异型，进一步降低误差，具备更佳的临床适用性。

Description

基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法

技术领域

本发明涉及心率测量技术领域，特别涉及一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法。

背景技术

心率变异性(HRV)已成为临床诊断中非常有用的工具。HRV的降低与心肌梗塞，充血性心力衰竭和心源性猝死等事件密切相关。

HRV变量测量的金标准是心电，可以用不同时间长度的连续心率数值来评估，心电Holter可持续测量24小时或更长时间，而几分钟的短期测量也相当有用，甚至只有10秒的超短序列也有合理的诊断价值。光电容积脉搏波描记术(PPG)是20世纪30年代开发的一种技术，监测组织微血管床的血容量变化，与心电相比，具有成本低，使用方便的优点。近几十年来，PPG已经成为最常用的临床监测方法。它的基本原理需要光源照射皮下组织(通常LED，即发光二极管)和匹配的探测器(例如光电二极管或光电晶体管)。PPG中使用两种基本配置：透射模式，灌注组织(如指尖或耳垂)放置在源和探测器之间，以及反射模式，两个电子元件并排放置，例如在额头。在两种情况下，探测器都会探测到透射光或反射光的微小变化。

但是使用PPG测量连续心率有若干缺陷。

1)原始波形没有显著尖峰：参考图1，心电信号的R波(尖峰)非常明显(图1中上部的波形图)，因此在计算心率的时候，非常容易滤除噪声影响，并准确获得每一次心跳的起始点和终止点，但是在血液流动过程中，由于管壁的弹性，容积波不会有明显的尖峰(比较钝，图1中下部的波形图)，造成了在寻找心跳起始点和终止点的时候，会出现比较大的误差。

2)血容积的改变与心电信号之间存在时间差t，因此，即使完美的探测到PPG一个心跳的起始点和终止点，如果t并不恒定，那么基于血液容积波的HRV计算仍然会存在不可消除的微小误差。

3)运动、疾病、姿态等都会影响HRV计算的精度，容易造成检测结果误差过大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，包括以下步骤：

1)采用M个光源、N个探测器进行PPG信号检测；

2)M个光源轮流打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据；

3)对M×N路数据进行同步处理；

4)基于上述步骤3)的处理结果，针对每一路数据进行多模态HRV计算；

5)对每一路数据的HRV数值进行智能加权平均，作为最终检测结果。

优选的是，所述步骤2)替换为：M个光源同时打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据，每个光源经过频率调制，在探测器端进行解码，不影响测量的时间分辨率。

优选的是，其中，M＞1，M个光源分别设置在检测区域的不同位置；N＞1，N个探测器分别设置在检测区域的不同位置。

优选的是，所述步骤3)中对M×N路数据进行同步处理的方法具体包括：对于第i路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_i},t_{2_i},t_{3_i}…，对于第j路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_j},t_{2_j},t_{3_j}…，然后计算两者的相关函数g，取相似度最大的Δt，记为时间差：

其中，V_i(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值，V_j(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值；

根据上述方法从而计算出M×N路数据彼此之间的时间差，以其中某一路数据为基准，则可将所有路数据的心率序列统一起来，实现M×N路数据的同步。

优选的是，光源数M＝3，探测器数N＝3，共获得9路数据。

优选的是，PPG信号检测中光源和探测器采用反射式或透射式或是反射与透射共存的配准方式进行检测。

优选的是，所述步骤4)对每一路数据进行HRV计算的方法包括以下步骤：

1)基于脉搏波波形计算心率：从每次心脏收缩开始计算，结果记为HRV_sys；或是从每次心脏舒张开始计算，结果记为HRV_dia；

2)基于脉搏波的一阶导数计算心率，结果记为HRV_{1st_diff}；

3)基于脉搏波的二阶导数计算心率，其以心脏收缩最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_max}；或是以心脏舒张最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_min}；

4)将上述方式得到的HRV计算结果进行智能加权平均，得到最终的HRV，记为HRV_final，具体为；

其中，m＝1,2,3,4,5；N＝5；

HRV_m表示采用不同心率计算方式所得到的结果，f_m为对应于HRV_m的权值，权值为信噪比和线性变换系数的综合；

m表示心率计算方式，m＝1或2时，表示采用基于脉搏波波形计算心率，且HRV₁为HRV_sys，HRV₂为HRV_dia；m＝3时，表示采用基于脉搏波的一阶导数计算心率，且HRV₃为HRV_{1st_diff}；m＝4或5时，表示采用基于脉搏波的二阶导数计算心率，且HRV₄为HRV_{2nd_diff_max}，HRV₅为HRV_{2nd_diff_min}。

优选的是，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用双层神经网络拟合方式获取每种心率计算结果HRV_m的权重。

优选的是，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用决策树方式选择每组心率计算结果的初始权重，然后使用神经网络对所有心率计算结果的权重进行拟合。

优选的是，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，通过输入信号置信度，采用贝叶斯公式选择每组心率计算结果的初始权重，然后使用神经网络对所有心率计算结果的权重进行拟合。

优选的是，所述步骤5)具体为：将步骤4)得到的每一路数据的最终心率计算结果HRV_final进行加权平均，作为最终检测结果。

本发明的有益效果是：本发明通过获取多路数据信号，能增强鲁棒性，减小波形探测的误差和心电PPG同步的误差，信号同步使用自相关函数，有效利用数据；本发明可适应反射式、透射式及反射透射共存的情况，兼容性更强；本发明通过多种方式提取心率，对最终HRV计算数值进行智能加权平均，可反映心脏全周期搏动的变异型，进一步降低误差；本发明通过智能融合的方式获得HRV，具备更佳的临床适用性。

附图说明

图1为心电与PPG的信号波形比较示意图；

图2为本发明的一种实施例中多路光源和探测器的构型示意图；

图3为本发明的另一种实施例中反射式和透射式设计并存的示意图；

图4为本发明的一种实施例中脉搏波波形计算计算心率的示意图；

图5为本发明的一种实施例中基于脉搏波的一阶导数计算心率的示意图；

图6为本发明的一种实施例中基于脉搏波的二阶导数计算心率的示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。

本实施例的一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，包括以下步骤：

1)采用M个光源、N个探测器进行PPG信号检测；

2)M个光源轮流打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据；

3)对M×N路数据进行同步处理；

4)基于上述步骤3)的处理结果，针对每一路数据进行多模态HRV计算；

5)对每一路数据的HRV数值进行智能加权平均，作为最终检测结果。

在另一种实施例中，所述步骤2)替换为：M个光源同时打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据，每个光源经过频率调制，可在探测器端进行解码，这样不影响整个系统的时间分辨率。

其中，M＞1，M个光源设置在检测区域的不同位置。N＞1，N个探测器设置在检测区域的不同位置。

其中，所述步骤3)中对M×N路数据进行同步处理的方法具体包括：对于第i路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_i},t_{2_i},t_{3_i}…，对于第j路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_j},t_{2_j},t_{3_j}…，然后计算两者的相关函数g，取相似度最大的Δt，记为时间差：

其中，V_i(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值，V_j(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值；

根据上述方法从而计算出M×N路数据彼此之间的时间差，以其中某一路数据为基准，则可将所有路数据的心率序列统一起来，实现M×N路数据的同步。

因为光源照射不同的部位，每个探测器接收到的波形是不同的，彼此之间有时间差，譬如，S1D1收到某次脉搏的时候，从心脏出发的容积波已经经历了L11的路程(血管长度)，与此次心脏跳动之间的时间差大致可以估算为L11/v11，其中v11为平均传输速率，S3D3收到某次脉搏的时候，容积波已经经历了L33的路程，与此次心脏跳动之间的时间差大致可以估算为L33/v33,其中v11与v33会有微小差别，L33和L11之间也存在差异。在毛细血管中，血液流速仅有0.5mm/s左右，因此，任意两路PPG信号之间可能会存在若干节拍的时间差。而通过步骤3)可解决该问题。

参照图2，在一种实施例中，光源数M＝3，包括S1、S2、S3；探测器数N＝3，包括D1、D2、D3；共获得9路数据：S1D1,S1D2…S3D3。通过步骤3)的方法，可以计算9路数据彼此之间的时间差，把心率序列统一起来,减弱了心电和PPG信号之间时间差不同的问题，同时也削弱了心电信号和心脏实际跳动之间时间差不恒定的问题。当9路数据同步后取心率平均值时，每次心跳的误差降低为一路数据的1/3。

举例来说，心电信号在时间t₁,t₂,t₃..等时间发出讯号，在t₁+Δt₁,t₂+Δt₂,t₃+Δt₃..的时候心脏开始跳动，血液容积波开始变化。Δt₁，Δt₂Δt₃彼此之间有微小差别，在单通道HRV的计算中，其引起的误差不可消除，但是在多通道血液容积波的对齐过程中，即相关度最大化的过程中，Δt引起的误差逐渐弱化，能够提升基于PPG计算HRV的精确度。

因为HRV计算需要连续心率的获取，当某次心跳数据发生错误的时候，会影响一段数据的计算，造成极大的浪费。在本发明中，有多路信号，假如某一路信号受到干扰，只要有一路信号符合生理正常反应，都可以获取HRV。

上述实施例中，PPG信号检测为透射式(待检测组织处于光源和探测器之间)。本发明同样也能适用于反射式(光源和探测器并排放置)，或是反射与透射共存的情况。并且透射和反射同时存在时(如图3)，本发明的测量方法更有优势。在透射情况下，假如使用者手指太粗，会造成信号强度弱，信噪比低，影响HRV计算。在此种情况下，反射式PPG信号质量更优，在合理的判断后，取反射式信号。

本发明通过设置多个光源和探测器，获取多路数据信号，能增强鲁棒性，减小波形探测的误差和心电PPG同步的误差，信号同步使用自相关函数，有效利用数据。可适应反射式、透射式及反射透射共存的情况，兼容性更强。

心率计算方式可以为基于脉搏波波形(PPG原始波)计算心率，一般来说从每次心脏收缩开始计算(B_sys),也可以从每次心脏舒张开始计算(B_dia)。在计算HRV的时候，两者不可混用，但是最终结果经加权后具有同等效力。可记为HRV_sys，HRV_dia。

也可以基于脉搏波的一阶导数来计算心率，一阶导数存在尖峰，信噪比更高，不容易受到采样和噪声涨落的影响。但是由于一阶导数并不真正对应心脏收缩和舒张的起点和终点，而是对应心脏射血增速最大的时间点，最终HRV需要通过线性变换与脉搏波HRV对应，可记为B_{1st_diff}。

同理，可以基于脉搏波的二阶导数来计算心率，反映了心脏收缩最大力和舒张最大力的点。最终HRV可记为B_{2nd_diff_max}和B_{2nd_diff_min}。其优缺点与一阶导数相同。

在一种优选的实施例中，为减小HRV误差，对每一路数据可采用多种心率计算方式，然后将各心率计算方式的结果进行加权平均，作为每一路数据的最终结果。

本发明中的方案具体如下：

所述步骤4)对每一路数据进行多模态HRV计算的方法包括以下步骤：

1)基于脉搏波波形计算心率：从每次心脏收缩开始计算，结果记为HRV_sys；或是从每次心脏舒张开始计算，结果记为HRV_dia；

2)基于脉搏波的一阶导数计算心率，结果记为HRV_{1st_diff}；

3)基于脉搏波的二阶导数计算心率，其以心脏收缩最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_max}；或是以心脏舒张最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_min}；

4)将上述方式得到的HRV计算结果进行加权平均，得到最终的HRV，记为HRV_final；

其中，m＝1,2,3,4,5；N＝5；

HRV_m表示采用不同心率计算方式所得到的结果，f_m为对应于HRV_m的权值，权值为信噪比和线性变换系数的综合；

m表示心率计算方式，m＝1或2时，表示采用基于脉搏波波形计算心率，且HRV₁为HRV_sys，HRV₂为HRV_dia；m＝3时，表示采用基于脉搏波的一阶导数计算心率，且HRV₃为HRV_{1st_diff}；m＝4或5时，表示采用基于脉搏波的二阶导数计算心率，且HRV₄为HRV_{2nd_diff_max}，HRV₅为HRV_{2nd_diff_min}。

当然，除上述计算方式外，也可再添加其他的方式。

所述步骤5)具体为：将步骤4)得到的每一路数据的最终心率计算结果HRV_final进行加权平均，作为最终检测结果。

因为各个方案有不同的信噪比，也具有反应心脏跳动不同周期的问题，通过智能方式确定各个计算方式的结果的权重，将各方式的结果进行加权平均作为最终检测结果，能进一步降低误差，具备更优的临床价值。

在一种实施例中，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用双层神经网络拟合方式获取每种心率计算结果HRV_m的权重。

在另一种实施例中，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用决策树方式选择每组心率计算结果的初始权重，然后使用神经网络对所有心率计算结果的权重进行拟合。其中，在血管病严重的情况下，基于二阶导数的HRV计算方式可能会被弃用。

在另一种实施例中，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，通过输入信号置信度，采用贝叶斯公式选择每组心率计算结果的初始权重，然后使用神经网络对所有心率计算结果的权重进行拟合。

总体来说，目前，基于血液容积波的HRV计算精确度存在15％左右的误差，本发明的方案至少可以降低1-2％的误差。

本发明通过多种方式提取心率，对最终HRV计算数值进行加权平均，可反映心脏全周期搏动的变异型，进一步降低误差。通过智能融合的方式获得HRV，具备更佳的临床适用性。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

Claims (10)

1.一种基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采用M个光源、N个探测器进行PPG信号检测；

2)M个光源轮流打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据；

3)对M×N路数据进行同步处理；

4)基于上述步骤3)的处理结果，针对每一路数据进行多模态HRV计算；

5)对每一路数据的HRV数值进行智能加权平均，作为最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，所述步骤2)替换为：M个光源同时打开，N个探测器同时采集信号，获得M×N路数据，每个光源经过频率调制，在探测器端进行解码，不影响测量的时间分辨率。

3.根据权利要求1或2所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，其中，M＞1，M个光源分别设置在检测区域的不同位置；N＞1，N个探测器分别设置在检测区域的不同位置。

4.根据权利要求3所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，所述步骤3)中对M×N路数据进行同步处理的方法具体包括：对于第i路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_i},t_{2_i},t_{3_i}…，对于第j路信号，心跳持续时间的序列记为t_{1_j},t_{2_j},t_{3_j}…，然后计算两者的相关函数g，取相似度最大的Δt，记为时间差：

其中，V_i(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值，V_j(t)代表在t时刻第i路信号的探测器所获得的容积波数值；

根据上述方法从而计算出M×N路数据彼此之间的时间差，以其中某一路数据为基准，则可将所有路数据的心率序列统一起来，实现M×N路数据的同步。

5.根据权利要求4所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，光源数M＝3，探测器数N＝3，共获得9路数据。

6.根据权利要求5所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，PPG信号检测中光源和探测器采用反射式或透射式或是反射与透射共存的配准方式进行检测。

7.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，所述步骤4)对每一路数据进行多模态HRV计算的方法包括以下步骤：

1)基于脉搏波波形计算心率：从每次心脏收缩开始计算，结果记为HRV_sys；或是从每次心脏舒张开始计算，结果记为HRV_dia；

2)基于脉搏波的一阶导数计算心率，结果记为HRV_{1st_diff}；

3)基于脉搏波的二阶导数计算心率，其以心脏收缩最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_max}；或是以心脏舒张最大力的点计算，结果记为HRV_{2nd_diff_min}；

4)将上述方式得到的HRV计算结果进行智能加权平均，得到最终的HRV，记为HRV_final，具体为；

其中，m＝1,2,3,4,5；N＝5；

HRV_m表示采用不同心率计算方式所得到的结果，f_m为对应于HRV_m的权值，权值为信噪比和线性变换系数的综合；

m表示心率计算方式，m＝1或2时，表示采用基于脉搏波波形计算心率，且HRV₁为HRV_sys，HRV₂为HRV_dia；m＝3时，表示采用基于脉搏波的一阶导数计算心率，且HRV₃为HRV_{1st_diff}；m＝4或5时，表示采用基于脉搏波的二阶导数计算心率，且HRV₄为HRV_{2nd_diff_max}，HRV₅为HRV_{2nd_diff_min}。

8.根据权利要求7所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用双层神经网络拟合方式获取每种心率计算结果HRV_m的权重。

9.根据权利要求7所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，每种心率计算结果对应的权值f_m的计算方法为：将每种心率计算结果与心电生成HRV对比，采用决策树方式选择每组心率计算结果的初始权重，然后使用神经网络对所有心率计算结果的权重进行拟合。

10.根据权利要求7所述的基于血液容积波的多光源探测器连续心率测量方法，其特征在于，所述步骤5)具体为：将步骤4)得到的每一路数据的最终心率计算结果HRV_final进行加权平均，作为最终检测结果。