CN111329481A - 生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 - Google Patents
生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111329481A CN111329481A CN202010141131.7A CN202010141131A CN111329481A CN 111329481 A CN111329481 A CN 111329481A CN 202010141131 A CN202010141131 A CN 202010141131A CN 111329481 A CN111329481 A CN 111329481A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- physiological signal
- physiological
- mixed
- signal
- frequency
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- 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
本发明实施例公开了一种生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质,该方法包括:获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度;遍历混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,参考周期大于T且小于2T,其中,T为第二生理信号的周期;对第二生理信号的标记峰进行拟合以得到第一生理信号,从而得到第一生理信号的参数数据。解决了现有生理信号检测设备至少存在需要使用特定传感器检测目标对象呼吸频率的问题。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信号处理领域,尤其涉及一种生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质。
背景技术
呼吸速率检测在临床医学上有着广泛的应用,医生通过呼吸速率可以更好地了解病人的生理状态,因此很多便携式生理信号检测设备均设置有呼吸速率检测模块。目前的呼吸速率检测模块通常采用以下手段进行呼吸速率检测:
1)热敏电阻:在口鼻处放置热敏电阻,吸气时对热敏电阻基本无影响,呼出的气体会使热敏电阻阻值发生变化,通过记录热敏电阻的阻值变化,可以间接获得呼吸速率;2)雷达监测:通过发射装置发射固定频率的信号,呼吸时产生的起伏会使反射回的信号产生多普勒频移,通过接收装置接收反射回的信号,并对所接收的信号进行分析以得到呼吸频率;3)压力传感器:将压力传感器放置于目标对象的胸腔来检测胸腔的上下起伏,通过检测到的起伏信号确定目标对象的呼吸频率。
由此可见,现有生理信号检测设备至少存在需要使用特定传感器检测目标对象呼吸频率的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质,解决了现有生理信号检测设备至少存在需要使用特定传感器检测目标对象呼吸频率的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种生理参数确定方法,包括:获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于所述第二生理信号的频率,所述第一生理信号的幅度小于所述第二生理信号的幅度;
遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,所述参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
对所述第二生理信号的标记峰进行拟合以得到所述第一生理信号,从而得到所述第一生理信号的参数数据。
进一步,在所述遍历所述混合生理信号的每个预设采样点之前,包括:
将所述混合生理信号转换至频域的频率数据;
根据所述频率数据的最大极值点对应的频率确定所述第二生理信号的周期。
进一步,所述遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰之前还包括:
确定所述混合生理信号的基线数据;
从所述混合生理信号中去除所述基线数据以更新所述混合生理信号。
进一步,所述参考周期大于或等于1.2T,且小于2T。
进一步,所述将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,包括:
将每个预设采样点之前的0.6T和之后的06T内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰。
进一步,所述第一生理信号为呼吸信号,所述第二生理信号为脉搏波信号。
进一步,所述混合生理信号的采集位置为所述脉搏波的直接测量位置。
第二方面,本发明实施例还提供了一种生理参数确定方法,包括:
获取模块,用于获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于所述第二生理信号的频率,所述第一生理信号的幅度小于所述第二生理信号的幅度;
峰值确定模块,用于遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,所述参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
拟合模块,用于对所述第二生理信号的标记峰进行拟合以得到所述第一生理信号,从而得到所述第一生理信号的参数数据。
第三方面,本发明实施例还提供了一种生理信号检测设备,该设备包括:
信号采集装置,用于在第二生理信号采集处采集包含第一生理信号和第二生理信号的混合生理信号;
降噪装置,用于去除所述混合生理信号中的噪声以生成去除噪声后的混合生理信号;
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器执行如任意实施例所述的生理参数确定方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如任意实施例所述的生理参数确定方法。
本发明实施例提供的生理参数确定方法的技术方案,包括:获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度;遍历混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,参考周期大于T且小于2T,其中,T为第二生理信号的周期;对第二生理信号的标记峰进行拟合以得到第一生理信号,从而得到第一生理信号的参数数据。在确定第二生理信号的参数数据的同时确定了第一生理信号的参数数据,相较于现有技术单独确定第一生理信号的参数数据和第二生理信号的参数数据来说,大大降低了提取多个生理参数的计算量,而且有助于简化生理信号检测设备的结构和生理信号的检测流程;而且对任何目标对象和使用场景均能简单快速地得到呼吸方面的参数数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的生理参数确定方法的流程图;
图2A是本发明实施例一提供的降噪后的混合生理信号;
图2B是本发明实施例一提供的标识有第二生理信号的标记峰的降噪后的混合生理信号;
图2C是本发明实施例一提供的降噪后的混合生理信号的频谱图;
图2D是本发明实施例一提供的第二生理信号的波形;
图3是本发明实施例二提供的生理参数确定装置的结构框图;
图4是本发明实施例二提供的又一生理参数确定装置的结构框图;
图5是本发明实施例三提供的生理信号检测设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,以下将参照本发明实施例中的附图,通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的生理参数确定方法的流程图。本实施例的技术方案适用于从混合生理信号中提取信号较弱的第一生理信号的参数数据的情况。该方法可以由本发明实施例提供的生理信号检测装置来执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,并配置在处理器中应用。该方法具体包括如下步骤:
S101、获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度。
其中,第一生理信号与第二生理信号只要满足第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,以及第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度即可。
以第一生理信号为呼吸波为例。人在呼吸时,除了胸腔有较大幅度的起伏之外,身体的其他部位也有一定幅度的周期性起伏,因此可以通过测量身体任一部分的这种周期性起伏来确定呼吸参数。
由于身体的起伏可在身体的任意位置测量,因此本实施例优选将用于采集混合生理信号的信号采集装置放置在较佳的脉搏波的直接采集位置,比如手腕。这样采集到的混合生理信号包含呼吸波(第一生理信号)和脉搏波(第二生理信号)。
其中,生理信号检测设备的信号采集装置为高精度的压电传感器,其精度需保证能够采集到第一生理信号,比如前述呼吸波。对于压电传感器的具体结构,本实施例在此不予限定,采用现有技术即可。示例性的,传感器的传感元件为柔性压电驻极体。压电驻极体为柔性材料,包括但不限于聚丙烯(Polypropylene,PP)、聚对苯二甲酸乙二醇酯(Polyethylene terephthalate,PET)、聚萘二甲酸乙二醇酯(Polyethylene naphthalate,PEN)等各类材料。压电驻极体可以是单层包含有大量蜂窝状孔洞的封闭薄膜(多孔膜),也可以为多层多孔膜通过并联或串联的方式叠加并而成,以增强压电灵敏度。
可以理解的是,对于原始的混合生理信号,除了包含第一生理信号和第二生理信号之外,还包含大量的噪声。为此在得到原始的混合生理信号之后,先去除原始混合生理信号中频率高于预设干扰频率的数据以得到降噪后的混合生理信号,参见图2A。其中,预设干扰频率大于第二生理信号的频率。
在一些实施例中,通过小波变换将原始混合生理信号转换为多股频率成分不同的数据,然后去除频率高于预设干扰频率的数据以得到降噪后的混合生理信号。
在一些实施例中,通过低通滤波去除原始混合生理信号中高于预设干扰频率的数据以得到降噪后的混合生理信号。
在一些实施例中,预设干扰频率可设置为10Hz。在一些实施例中,预设干扰频率可以根据具体情况来确定。
在从原始混合生理信号中去除频率高于预设干扰频率的噪声之后,本实施例优选还通过中值滤波确定当前数据对应的基线数据,然后从该降噪后的混合生理信号中减去该基线数据以更新降噪后的混合生理信号。
S102、遍历混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,参考周期大于T且小于2T,其中,T为第二生理信号的周期。
由于脉搏波存在重搏波,因此本实施例遍历更新后的混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,参见图2B。可以理解的是,由于参考周期大于T,因此第二生理信号的每个周期仅对应一个标记峰。
其中,该参考周期大于T且小于2T,T为第二生理信号的周期。示例性的,参考周期为1.2T,具体为每个采样点前0.6T和后0.6T。
其中,第二生理信号的周期T可以采用经验值,也可以根据降噪后的混合生理信号确定。比如,先确定更新后的混合生理信号的频谱(参见图2C),在日常状态下,呼吸波频段比脉搏波频段要低,呼吸波频段主要在0.1-0.7Hz,脉搏波频段主要在0.7-3Hz。可以发现,频率功率谱最高峰在脉搏波波段,将脉搏波的最大极值点对应的频率认为是第二生理信号对应的周期T。
S103、对第二生理信号的标记峰进行拟合以得到第一生理信号,从而得到第一生理信号的参数数据。
可以理解的是,第二生理信号的波形上叠加有第一生理信号的波形,因此第二生理信号波形整体上会随着第一生理信号波形的变化而变化。因此本实施例得到的第二生理信号的标记峰也携带有第一生理信号的波动信息,因此对第二生理信号在每个参考周期对应的唯一的标记峰进行拟合之后,得到第二生理信号的标记峰的波动曲线,即为第一生理信号波形,参见图2D。其中,拟合方法包括但不限于三次样条曲线插值。
第一生理信号波形得到之后,即可根据该第一生理信号波形确定其对应的参数数据,比如频率、周期等。
本发明实施例提供的生理参数确定方法的技术方案,在确定第二生理信号的参数数据的同时确定了第一生理信号的参数数据,相较于现有技术单独确定第一生理信号的参数数据和第二生理信号的参数数据来说,大大降低了提取多个生理参数的计算量,而且有助于简化生理信号检测设备的结构和生理信号的检测流程;而且对任何目标对象和使用场景均能简单快速地得到呼吸方面的参数数据。
实施例二
图3是本发明实施例二提供的生理参数确定装置的结构框图。该装置用于执行上述任意实施例所提供的生理参数确定方法,该装置可选为软件或硬件实现。该装置包括:
获取模块11,用于获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度;
峰值确定模块12,用于遍历混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
拟合模块13,用于对第二生理信号的标记峰进行拟合以得到第一生理信号,从而得到第一生理信号的参数数据。
进一步的,如图4所示,该装置还包括参考周期确定模块,该提取模块用于将所述混合生理信号转换至频域的频率数据;根据所述频率数据的最大极值点对应的频率确定第二生理信号的周期。
进一步的,该装置还包括基线模块,该基线模块用于确定混合生理信号的基线数据;从混合生理信号中去除基线数据以更新混合生理信号。
可选地,提取模块具体用于将每个预设采样点之前的0.6T和之后的06T内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰。
本发明实施例提供的生理参数确定装置的技术方案,在确定第二生理信号的参数数据的同时确定了第一生理信号的参数数据,相较于现有技术单独确定第一生理信号的参数数据和第二生理信号的参数数据来说,大大降低了提取多个生理参数的计算量,而且有助于简化生理信号检测设备的结构和生理信号的检测流程;而且对任何目标对象和使用场景均能简单快速地得到呼吸方面的参数数据。
本发明实施例所提供的生理参数确定装置可执行本发明任意实施例所提供的生理参数确定方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的生理信号检测设备的结构示意图,如图5所示,该设备包括信号采集装置2001、降噪装置2002、存储器201、处理器202、输入装置203以及输出装置204;设备中的信号采集装置2001用于在第二生理信号采集处采集包含第一生理信号和第二生理信号的混合生理信号;降噪装置2002用于去除混合生理信号中的噪声以生成去除噪声后的混合生理信号;设备中处理器202的数量可以是一个或多个,图5中以一个处理器202为例;设备中的处理器202、存储器201、输入装置203以及输出装置204可以通过总线或其他方式连接,图5中以通过总线连接为例。
其中,第二生理信号和第一生理信号只要满足第一生理信号的频率小于第二生理信号的频率,第一生理信号的幅度小于第二生理信号的幅度即可,比如第一生理信号为呼吸波,第二生理信号为脉搏波。
存储器201作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的生理参数确定方法对应的程序指令/模块(例如,获取模块11、提取模块12以及输出模块13)。处理器202通过运行存储在存储器201中的软件程序、指令以及模块,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的生理参数确定方法。
存储器201可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器201可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器201可进一步包括相对于处理器202远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
输出装置204可包括显示屏等显示设备,例如,用户终端的显示屏。
实施例四
本发明实施例四还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种生理参数确定方法,该方法包括:
获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于所述第二生理信号的频率,所述第一生理信号的幅度小于所述第二生理信号的幅度;
遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,所述参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
对所述第二生理信号的标记峰进行拟合以得到所述第一生理信号,从而得到所述第一生理信号的参数数据。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的生理参数确定方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的生理参数确定方法。
值得注意的是,上述生理参数确定装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种生理参数确定方法,其特征在于,包括:
获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于所述第二生理信号的频率,所述第一生理信号的幅度小于所述第二生理信号的幅度;
遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,所述参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
对所述第二生理信号的标记峰进行拟合以得到所述第一生理信号,从而得到所述第一生理信号的参数数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述遍历所述混合生理信号的每个预设采样点之前,还包括:
将所述混合生理信号转换至频域的频率数据;
根据所述频率数据的最大极值点对应的频率确定所述第二生理信号的周期。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰之前还包括:
确定所述混合生理信号的基线数据;
从所述混合生理信号中去除所述基线数据以更新所述混合生理信号。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述参考周期大于或等于1.2T,且小于2T。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,包括:
将每个预设采样点之前的0.6T和之后的06T内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法,其特征在于,所述第一生理信号为呼吸信号,所述第二生理信号为脉搏波信号。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述混合生理信号的采集位置为所述脉搏波的直接测量位置。
8.一种生理参数确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取降噪后的混合生理信号,其中,该混合生理信号至少包含第一生理信号和第二生理信号,且所述第一生理信号的频率小于所述第二生理信号的频率,所述第一生理信号的幅度小于所述第二生理信号的幅度;
峰值确定模块,用于遍历所述混合生理信号的每个预设采样点,并将每个预设采样点对应的参考周期内的最大峰值作为第二生理信号的标记峰,所述参考周期大于T且小于2T,其中,T为所述第二生理信号的周期;
拟合模块,用于对所述第二生理信号的标记峰进行拟合以得到所述第一生理信号,从而得到所述第一生理信号的参数数据。
9.一种生理信号检测设备,其特征在于,该设备包括:
信号采集装置,用于在第二生理信号采集处采集包含第一生理信号和第二生理信号的混合生理信号;
降噪装置,用于去除所述混合生理信号中的噪声以生成去除噪声后的混合生理信号;
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-7中任一所述的生理参数确定方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的生理参数确定方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010141131.7A CN111329481A (zh) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010141131.7A CN111329481A (zh) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111329481A true CN111329481A (zh) | 2020-06-26 |
Family
ID=71174016
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010141131.7A Pending CN111329481A (zh) | 2020-03-03 | 2020-03-03 | 生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111329481A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112774033A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-05-11 | 杭州诺为医疗技术有限公司 | 一种确定植入式闭环系统检测参数的方法、装置及系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150173627A1 (en) * | 2012-09-13 | 2015-06-25 | Omron Healthcare Co., Ltd. | Pulse measurement device, pulse measurement method, and pulse measurement program |
CN105266772A (zh) * | 2014-06-20 | 2016-01-27 | 赵海 | 一种生理参数的测量方法 |
CN105326477A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-02-17 | 复旦大学 | 一种用于多种医学信号采集的呼吸及心跳同步信号提取方法及装置 |
CN106137203A (zh) * | 2015-03-23 | 2016-11-23 | 吴英超 | 一种利用脉搏检测呼吸的方法 |
CN107456217A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-12 | 东北大学 | 基于多传感器融合的人体生理状态检测智能头盔及系统 |
CN109640793A (zh) * | 2016-08-18 | 2019-04-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于确定呼吸类型的传感器系统和方法 |
US20190117097A1 (en) * | 2017-10-19 | 2019-04-25 | Hill-Rom Services Pte. Ltd. | Respiration rate estimation from a photoplethysmography signal |
-
2020
- 2020-03-03 CN CN202010141131.7A patent/CN111329481A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150173627A1 (en) * | 2012-09-13 | 2015-06-25 | Omron Healthcare Co., Ltd. | Pulse measurement device, pulse measurement method, and pulse measurement program |
CN105266772A (zh) * | 2014-06-20 | 2016-01-27 | 赵海 | 一种生理参数的测量方法 |
CN106137203A (zh) * | 2015-03-23 | 2016-11-23 | 吴英超 | 一种利用脉搏检测呼吸的方法 |
CN105326477A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-02-17 | 复旦大学 | 一种用于多种医学信号采集的呼吸及心跳同步信号提取方法及装置 |
CN109640793A (zh) * | 2016-08-18 | 2019-04-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于确定呼吸类型的传感器系统和方法 |
CN107456217A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-12 | 东北大学 | 基于多传感器融合的人体生理状态检测智能头盔及系统 |
US20190117097A1 (en) * | 2017-10-19 | 2019-04-25 | Hill-Rom Services Pte. Ltd. | Respiration rate estimation from a photoplethysmography signal |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
李志坚: "利用光电容积脉搏波提取呼吸率与节律的研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)医药卫生科技辑》 * |
王跃俊: "基于光电容积脉搏波的呼吸频率监测", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)医药卫生科技辑》 * |
蒋文俊: "智能手机脉搏波信号实时检测与分析", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》 * |
郎晓华等: "容积脉搏波在吸相和呼相间的变异性", 《中国生物医学工程学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112774033A (zh) * | 2021-02-05 | 2021-05-11 | 杭州诺为医疗技术有限公司 | 一种确定植入式闭环系统检测参数的方法、装置及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105266772B (zh) | 一种生理参数的测量方法 | |
CN105832289A (zh) | 用于使用希尔伯特变换估计生物生理速率的设备和方法 | |
US9820698B2 (en) | Actigraphy methods and apparatuses | |
CN109864705B (zh) | 对脉搏波进行滤波的方法、装置和计算机设备 | |
CN104382571A (zh) | 一种基于桡动脉脉搏波传导时间的测量血压方法及装置 | |
CN109124606B (zh) | 一种血压计算模型构建方法及构建系统 | |
CN106874872B (zh) | 工频噪声滤除装置与方法 | |
CN108742697B (zh) | 心音信号分类方法及终端设备 | |
CN108697352B (zh) | 生理信息测量方法及生理信息监测装置、设备 | |
JP7290768B2 (ja) | 検出装置 | |
CN110292372B (zh) | 检测装置 | |
CN101637394A (zh) | 一种心音信号定位、分段方法 | |
CN103494605B (zh) | 心率检测方法及装置 | |
CN104095627A (zh) | 一种心电图数字化信号质量软判决方法和装置 | |
CN111329481A (zh) | 生理参数确定方法、装置、生理参数检测设备及介质 | |
CN111839494A (zh) | 一种心率监测方法及系统 | |
CN104873184A (zh) | 一种测量心率的方法及系统 | |
EP3318179B1 (en) | Method for measuring respiration rate and heart rate using dual camera of smartphone | |
TW201811261A (zh) | 訊號偵測方法 | |
CN106821336A (zh) | 睡眠监测方法及系统 | |
CN114403820A (zh) | 一种移动目标的生命体征检测方法及系统 | |
CN104274165B (zh) | 确定设备和确定方法 | |
JP2013106837A (ja) | 心拍検知方法、心拍検知装置および精神ストレス計測装置 | |
Cuomo et al. | A framework for ECG denoising for mobile devices | |
CN116028809A (zh) | 一种连续血压的测量模型训练、测量方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200626 |