CN110731783B - 一种用于心率估计的峰值提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于心率估计的峰值提取方法。人心跳过程中，身体会产生平行于脊椎轴方向的微小振动，本发明用高精度角度传感器测量人体心脏搏动引起身体细微的“脉动”，传感器的电信号经过滤波处理后的变化周期就是心率。将高精度单轴倾角传感器安装于普通床垫底部靠近人体胸部的位置，以便记录心脏的振动和呼吸运动，使用倾角传感器获取BCG数据；采用局部相邻波峰和波谷的最大差值检测，对应于单个心脏跳动的BCG信号峰值模式的心跳检测，多次判断，估计出心率。本发明不易受到受试者的心情和情绪影响，且可在受试者不知情的状况下进行测试并记录数据，通过对大量心率数据的特征提取和匹配，有利于早期发现心脏类疾病。

Description

一种用于心率估计的峰值提取方法
技术领域
本发明涉及心率检测技术领域，具体涉及一种用于心率估计的峰值提取方法。
背景技术
目前心脏类疾病是导致人类死亡的常见原因之一，如何预防和发现这类疾病是人们最关心的问题，而检测和诊断的关键是如何得到长时间心脏活动的数据。传统24h心电图可以获取一段时间内的心脏活动数据，但很难找到便捷且费用适宜的仪器进行较长时间的心脏活动数据监测和提取。本文使用嵌入式传感器可以长时间、实时监视受试者的心率，给医院临床和居家养老提供了一种长时间获取心率数据并且有助于心脏类疾病在线检测的方法。心冲击图是一种记录心脏活动引起的身体震动的方法，将其用于测试心率时，相比较目前常用的ECG信号而言，BCG信号检测不需要将电极附着到受试者身体上，不易受到受试者的心情和情绪影响，且可在受试者不知情的状况下进行测试并记录数据，通过对大量心率数据的特征提取和匹配，有利于早期发现心脏类疾病，对临床诊断有一定的参考价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于心率估计的峰值提取方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
检测方式，受试者呈仰卧位，将高精度单轴倾角传感器安装于普通床垫底部靠近人体胸部的位置，以便记录心脏的振动和呼吸运动，使用倾角传感器获取BCG数据，数据通过采样率为1kHz的12位模数转换器获取。
倾角传感器所获取的信号表示受试者体内血液置换对倾角传感器的逐搏反作用力，并且它与人体生理活动产生的沿水平方向的作用力成正比。受试者对倾角传感器的逐搏反作用力经采集系统转换为一个带有直流偏移的交流电压输出。首先对倾角传感器采集的原始信号进行高通滤波，截止频率为3Hz，去除由床和身体产生的直流分量，经差分放大后进行50Hz陷波和低通滤波，截止频率为11Hz，去除工频干扰和高频噪声，最终得到BCG信号。
本发明采用局部相邻波峰和波谷的最大差值检测，对应于单个心脏跳动的BCG信号峰值模式的心跳检测。设预处理后的信号表示为x[n]，在连续的信号上迭代移动分析窗口，提取特征信息。因人体正常心率范围为40～140次/min，由上式得心跳间隔的最大值和最小值，定义心跳间隔区间为[Tmin，Tmax]。
将分析窗口区间定为[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]，以确保在此区间内至少检测到一次心跳，其中Ni表示样本起始位置，Fs表示采样频率。
具体包括以下步骤，在步骤(1)和步骤(2)中，对窗口x[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]进行2·Tmin·Fs次迭代。
步骤(1)：找出区间内的所有波峰P，即极大值并记录其索引，如下式：
Figure GDA0003335303420000021
其中，val表示波峰的幅度大小，idx表示波峰在x[n]出现的索引。
找出区间内的所有波谷T，即极小值并记录其索引，如下式：
Figure GDA0003335303420000022
其中，val'表示波谷的幅度大小，idx'表示波谷在x[n]出现的索引。
步骤(2)：分析窗口的最大振幅Vmax，并检查Vmax是否在特定的阈值范围内。伪影的最高幅值远超出正常BCG信号幅值，因此，如果Vmax位于阈值内，则此分析窗口中的信号被认为是可用的BCG信号。否则，视其为无效BCG信号，跳到步骤(5)。
步骤(3)：设结构体数组P和T的长度为M，对P和T进行M次迭代。找出相邻波峰和波谷最大差值Max并记录其索引，如下式所示：
Figure GDA0003335303420000031
其中，j表示数组中的索引位置，val”表示幅值，idx”表示为在x[n]中的索引。
步骤(4)：计算Max[j].idx”与Max[j-1].idx”的差值，即BCG节拍，判断其是否在区间[Tmin,Tmax]范围内。如果是，跳到步骤(6)。如果不是，视其为无效BCG节拍，继续执行步骤(5)。
步骤(5)：当受试者翻动或侧身时，通过传感器采集到的肢体活动信号已经覆盖大部分BCG信号，信噪比显著降低，使得几秒钟内不可能进行可靠的心率估计。而在静息状态条件下，在短暂时间内心率变化不会太大，在大多数情况下连续的心脏跳动存在一定规律。本发明利用这些特征较准确地估计了在伪影下的BCG节拍，其目的是在数据不可用时将测量误差尽量降低到最小。在此情况下，心率曲线近似于一条微微倾斜的直线和一条含绝对值的正弦曲线的叠加。如下式：y(t)＝a·t+b+A·|sin(w·(t+q))|；对于无效窗口，本文记录最近的20次BCG节拍数据，并近似地拟合式(5)的曲线，跟据此曲线实现对无效BCG信号的BCG节拍估计。
步骤(6)：由步骤(4)或步骤(5)估计的BCG节拍，计算心率参数HR，HR＝60/Thi，其中，HR为心率，Thi为心跳间隔。
本发明是基于倾角传感器用于进行心冲击信号的提取、分析，具有非接触、无创性、方便快捷、可长时间记录等优点。不易受到受试者的心情和情绪影响，且可在受试者不知情的状况下进行测试并记录数据，通过对大量心率数据的特征提取和匹配，有利于早期发现心脏类疾病；其基本原理是人心跳过程中，身体会产生平行于脊椎轴方向的微小振动，我们用高精度角度传感器测量人体心脏搏动引起身体细微的“脉动”，传感器的电信号经过滤波处理后的变化周期就是心率。
附图说明
图1为本发明的测试示意图；
图2为与传感器相关的部分电路接口原理图；
图3为本发明的流程图。
具体实施方式
如图1～3所示，检测方式，受试者呈仰卧位，将高精度单轴倾角传感器安装于普通床垫底部靠近人体胸部的位置，以便记录心脏的振动和呼吸运动，使用倾角传感器获取BCG数据，数据通过采样率为1kHz的12位模数转换器获取。
倾角传感器所获取的信号表示受试者体内血液置换对倾角传感器的逐搏反作用力，并且它与人体生理活动产生的沿水平方向的作用力成正比。受试者对倾角传感器的逐搏反作用力经采集系统转换为一个带有直流偏移的交流电压输出。首先对倾角传感器采集的原始信号进行高通滤波，截止频率为3Hz，去除由床和身体产生的直流分量，经差分放大后进行50Hz陷波和低通滤波，截止频率为11Hz，去除工频干扰和高频噪声，最终得到BCG信号。
本发明采用局部相邻波峰和波谷的最大差值检测，对应于单个心脏跳动的BCG信号峰值模式的心跳检测。设预处理后的信号表示为x[n]，在连续的信号上迭代移动分析窗口，提取特征信息。因人体正常心率范围为40～140次/min，由上式得心跳间隔的最大值和最小值，定义心跳间隔区间为[Tmin，Tmax]。
将分析窗口区间定为[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]，以确保在此区间内至少检测到一次心跳，其中Ni表示样本起始位置，Fs表示采样频率。
具体包括以下步骤，在步骤(1)和步骤(2)中，对窗口x[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]进行2·Tmin·Fs次迭代。
步骤(1)：找出区间内的所有波峰P，即极大值并记录其索引，如下式：
Figure GDA0003335303420000041
其中，val表示波峰的幅度大小，idx表示波峰在x[n]出现的索引。
找出区间内的所有波谷T，即极小值并记录其索引，如下式：
Figure GDA0003335303420000042
其中，val'表示波谷的幅度大小，idx'表示波谷在x[n]出现的索引。
步骤(2)：分析窗口的最大振幅Vmax，并检查Vmax是否在特定的阈值范围内。伪影的最高幅值远超出正常BCG信号幅值，因此，如果Vmax位于阈值内，则此分析窗口中的信号被认为是可用的BCG信号。否则，视其为无效BCG信号，跳到步骤(5)。
步骤(3)：设结构体数组P和T的长度为M，对P和T进行M次迭代。找出相邻波峰和波谷最大差值Max并记录其索引，如下式所示：
Figure GDA0003335303420000051
其中，j表示数组中的索引位置，val”表示幅值，idx”表示为在x[n]中的索引。
步骤(4)：计算Max[j].idx”与Max[j-1].idx”的差值，即BCG节拍，判断其是否在区间[Tmin,Tmax]范围内。如果是，跳到步骤(6)。如果不是，视其为无效BCG节拍，继续执行步骤(5)。
步骤(5)：当受试者翻动或侧身时，通过传感器采集到的肢体活动信号已经覆盖大部分BCG信号，信噪比显著降低，使得几秒钟内不可能进行可靠的心率估计。而在静息状态条件下，在短暂时间内心率变化不会太大，在大多数情况下连续的心脏跳动存在一定规律。本发明利用这些特征较准确地估计了在伪影下的BCG节拍，其目的是在数据不可用时将测量误差尽量降低到最小。在此情况下，心率曲线近似于一条微微倾斜的直线和一条含绝对值的正弦曲线的叠加。如下式：y(t)＝a·t+b+A·|sin(w·(t+q))|；对于无效窗口，本文记录最近的20次BCG节拍数据，并近似地拟合式(5)的曲线，跟据此曲线实现对无效BCG信号的BCG节拍估计。
步骤(6)：由步骤(4)或步骤(5)估计的BCG节拍，计算心率参数HR，HR＝60/Thi，其中，HR为心率，Thi为心跳间隔。

Claims (2)

1.一种用于心率估计的峰值提取方法，其特征在于：采用局部相邻波峰和波谷的最大差值检测，对应于单个心脏跳动的BCG信号峰值模式的心跳检测；设预处理后的信号表示为x[n]，在连续的信号上迭代移动分析窗口，提取特征信息；因人体正常心率范围为40～140次/min，由上式得心跳间隔的最大值和最小值，定义心跳间隔区间为[Tmin，Tmax]；
将分析窗口区间定为[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]，以确保在此区间内至少检测到一次心跳，其中Ni表示样本起始位置，Fs表示采样频率；
具体包括以下步骤，在步骤1和步骤2中，对窗口x[Ni,Ni+2·Tmin·Fs]进行2·Tmin·Fs次迭代；
步骤1：找出区间内的所有波峰P，即极大值并记录其索引，如下式：
Figure FDA0003335303410000011
其中，val表示波峰的幅度大小，idx表示波峰在x[n]出现的索引；
找出区间内的所有波谷T，即极小值并记录其索引，如下式：
Figure FDA0003335303410000012
其中，val'表示波谷的幅度大小，idx'表示波谷在x[n]出现的索引；
步骤2：分析窗口的最大振幅Vmax，并检查Vmax是否在特定的阈值范围内；伪影的最高幅值远超出正常BCG信号幅值，因此，如果Vmax位于阈值内，则此分析窗口中的信号被认为是可用的BCG信号；否则，视其为无效BCG信号，跳到步骤5；
步骤3：设结构体数组P和T的长度为M，对P和T进行M次迭代；找出相邻波峰和波谷最大差值Max并记录其索引，利用下式：
Figure FDA0003335303410000021
其中，j表示数组中的索引位置，val”表示幅值，idx”表示为在x[n]中的索引；
步骤4：计算Max[j].idx”与Max[j-1].idx”的差值，即BCG节拍，判断其是否在区间[Tmin,Tmax]范围内；如果是，跳到步骤6；如果不是，视其为无效BCG节拍，继续执行步骤5；
步骤5：当受试者翻动或侧身时，通过传感器采集到的肢体活动信号已经覆盖大部分BCG信号，信噪比显著降低，使得几秒钟内不可能进行可靠的心率估计；而在静息状态条件下，在短暂时间内心率变化不会太大，在大多数情况下连续的心脏跳动存在一定规律；本发明利用这些特征较准确地估计了在伪影下的BCG节拍，其目的是在数据不可用时将测量误差尽量降低到最小；在此情况下，心率曲线近似于一条微微倾斜的直线和一条含绝对值的正弦曲线的叠加；利用下式：y(t)＝a·t+b+A·|sin(w·(t+q))|；对于无效窗口，本文记录最近的20次BCG节拍数据，并近似地拟合式5的曲线，跟据此曲线实现对无效BCG信号的BCG节拍估计；
步骤6：由步骤4或步骤5估计的BCG节拍，计算心率参数HR，HR＝60/Thi，其中，HR为心率，Thi为心跳间隔。
2.如权利要求1所述的一种用于心率估计的峰值提取方法，其特征在于：所述的信号预处理包括如下步骤：首先对倾角传感器采集的原始信号进行高通滤波，截止频率为3Hz，去除由床和身体产生的直流分量，经差分放大后进行50Hz陷波和低通滤波，截止频率为11Hz，去除工频干扰和高频噪声，最终得到BCG信号。
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