CN111696687B - 一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法 - Google Patents

一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，包括如下步骤：将两束波长不相同的激光通过扩束镜发射到待测部位，利用波长较短的激光照射在皮表组织所产生的散斑图像进行分析得到由心脏搏动所产生的脉搏波信号，利用波长较长的激光采集因血红细胞位移所产生的散斑图像，进而分析得到血流灌注量和节律周期，采用手机相机采集连续时间的多帧的散斑图像，然后对每帧图像红绿通道进行处理，并基于散斑信号的空间分布特性进行上采样插值来增强散斑信号，最后对红色通道的图像采用散斑衬比分析，对绿色通道的图像采用灰度共生矩阵分析，从而得到微循环血流灌注量和节律周期及脉搏的变化规律。

Description

一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法
技术领域
本发明属于生物医学成像领域，具体涉及一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法。
背景技术
监测心脏搏动及微循环系统对人体的生理状态的研究有着重要的意义。人体是一个复杂的机体，各组织细胞紧密相连，对人体生理状态的监测应将两者联系起来同步监测。
现有的监测心率的方法主要有：血氧法，该方法通过氧合血红蛋白和还原血红蛋白对不同光源的吸收率不同从而得到血氧信息和心率，但是需要穿透组织，故只能在人体指尖和耳垂这种较薄皮肤组织处使用。超声波测量技术，利用超声波在传播途中遇到阻碍而反弹，从而在超声波传感器出接受到带有心率信息的信号，该方法由于超声波在传播途中有很大的衰减和受环境影响较大的原因，准确性较低。电信号法，通过监测窦房结的电信号来监测心率，该方法是接触式检测且需要人体两个监测点。本专利监测心率的方法是，通过使用灰度共生矩阵对皮肤震动产生的连续时间散斑图像分析得到脉搏波信号，进而监测心率变化。
监测微循环的方法主要有：正交偏振光谱技术，它用波长550nm左右的线形偏振光，该波段为血红蛋白的等消光点，借此显像流经该血管的红血球，该方法的不足是使用半定量的分析。测流暗视野成像技术，该方法是正交偏振光谱技术的一种衍生技术，对微循环中的白细胞和红细胞有更高的分辨率，但数据分析部分仍然比较耗时。激光多普勒技术，通过对组织发射激光发生散射后，击中血细胞的激光波长发生了多普勒频移，从而监测血流变化，但是该方法是单点测量且只能测量1mm直径的血管。
若使用多个机器，分别采集心率信息和微循环信息，将获取到的信息进行分析和整合，这会导致操作复杂、价格昂贵、便携性较差，而且由于测量方法和部位的不同在比较两种生理信息的时候可能出现误差。因此，需要设计一种能够解决上述问题的方法。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法。
本发明提供了一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，具有这样的特征，包括如下步骤：步骤1，同时采用一束长波长的第一激光和一束短波长的第二激光分别通过第一扩束镜和第二扩束镜对待测部位进行照射，而后用手机相机对激光照射的部位进行拍照，采集连续N帧的图像，生成连续时间轴的带有散斑信息的图像，并记录采集时间t和帧数N；步骤2，将采集到的图像输入电脑，而后采用matlab软件进行分析，对采集到的图像分别提取红色通道即r通道和绿色通道即g通道，得到N帧r通道灰度图像和N帧g通道灰度图像，并对r通道灰度图像和g通道灰度图像使用公式(1)进行上采样插值，得到插值后的r通道灰度图像和插值后的g通道灰度图像；步骤3，选定一个感兴趣区域ROI进行分析，对通过步骤(2)处理后的N帧r通道灰度图像的感兴趣区域ROI，使用统计学方法进行计算，通过公式(2)计算出血流相对速度V，并以时间t为横坐标，速度V为纵坐标绘制曲线，该曲线为微循环的血流速度变化曲线，记为Vn；步骤4，对经过步骤2处理后的N帧g通道灰度图像的感兴趣区域ROI，计算当步长为1，方向为0°，45°，90°，135°时的灰度共生矩阵，分别记为A1，A2，A3，A4；步骤5，采用公式(3)计算灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的各元素值的平方和，分别记为Asm1，Asm2，Asm3，Asm4；步骤6，通过公式(4)计算灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的相关性特征值，分别记为Cor1，Cor2，Cor3，Cor4；步骤7，将Cor1，Cor2，Cor3，Cor4进行归一化，将其结果映射到(0，1)之间，分别记为Co1，Co2，Co3，Co4；步骤8，采用公式(5)计算脉搏波信号强度Ch，根据N帧g通道灰度图像的感兴趣区域ROI内Ch的变化，以时间t为横坐标，Ch为纵坐标绘制曲线，该曲线为脉搏波信号曲线，记为Mn；步骤9，将脉搏波信号曲线Mn中峰值对应的时间点间隔作为脉搏波周期即心动周期，记为TMn，将血流速度变化曲线Vn中峰值对应的时间点间隔作为微循环节律周期，记为TVn；步骤10，根据心动周期TMn以及微循环节律周期TVn计算人体循环系统的指标Zn，而后根据该指标对微循环及脉搏进行同步监测。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤1中的第一激光的波长为632nm，第二激光的波长为530nm。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中的公式(1)为：
Figure BDA0002600650050000041
式(1)中，L1为使用双线性插值法计算出的插值点，N1为使用最近邻插值法计算出的插值点，e为自然常数，σ为插值点周围像素的灰度值的标准差，将σ作为两种插值法的权值进行计算，G1为计算出的新插值点。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤3中的所述公式(2)为：
Figure BDA0002600650050000042
式(2)中，
Figure BDA0002600650050000043
为散斑空间强度均值，σs为散斑空间强度的标准偏差。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤5中的公式(3)为：
Figure BDA0002600650050000044
式(3)中，P(i，j)为灰度共生矩阵中的元素值的平方和，i为该元素所在的行数，j为该元素所在的列数，k为灰度共生矩阵的总行数和总列数。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤6中的公式(4)为：
Figure BDA0002600650050000051
式(4)中，
Figure BDA0002600650050000052
Figure BDA0002600650050000053
且k为灰度共生矩阵的总行数和总列数，μx为
Figure BDA0002600650050000054
的均值即Px(1)，Px(2)，……，Px(k)的均值，μy为
Figure BDA0002600650050000055
的均值即Py(1)，Py(2)，……，Py(k)的均值，σx为Px(i)的方差，σy为Py(j)的方差，其中，x为横向计算的标记，y为纵向计算的标记。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤8中的公式(5)为：
Ch＝(Co1Asm1+Co2Asm2+Co3Asm3+Co4Asm4)*0.0001 (5)。
在本发明提供的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤10中的人体循环系统的指标Zn的计算公式为：
Figure BDA0002600650050000056
发明的作用与效果
根据本发明所涉及的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，实现了微循环和脉搏波监测的时间同步和空间同步，使用便携的手机设备作为采集设备，并根据散斑信号空间分布特性进行上采样插值来增强散斑信号，进而得到微循环的血流速度及节律周期，然后再利用灰度共生矩阵对带有脉搏波信息的散斑图像进行分析得到脉搏波信号，还利用散斑血流速度变化得到微循环节律周期进而和脉搏波周期进行比较。此外，在人体某些皮肤组织较厚的位置也可以使用本实施例中监测脉搏波的方法。
进一步地，本发明所涉及的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，利用激光散斑的方法，仅需一个手机相机即可对心率和微循环做同步的监测，以较低的成本获取多种生理信息，并且针对手机摄像头像素尺寸较小的问题，采用了上采样插值来提高分辨率，而后再进行散斑信号的分析。
因此，采用本发明的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法对微循环及脉搏进行同步监测时，操作简便、便携性高、误差小、准确性较高。
附图说明
图1是本发明的实施例中采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法的流程图；
图2是本发明的实施例中采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法的装置示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。
实施例：
如图2所示，本实施例中采用的装置包括用于发出第一激光的第一激光器1、用于第一激光通过的第一扩束镜2、用于发出第二激光的第二激光器、用于第二激光通过的第二扩束镜、用于进行拍照的手机相机5以及对图像进行分析处理的计算机6。
如图1所示，本实施例的一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，包括如下步骤：
步骤1，采用第一激光器射出632nm，15mW的第一激光，第二激光器射出530nm，15mW的第二激光分别通过第一扩束镜和第二扩束镜后，同时打在指端上，手指静止置于平面上，而后用手机相机对激光照射的部位进行拍照，采集连续N帧的图像，生成连续时间轴的带有散斑信息的图像，并记录采集时间t和帧数N。
本实施例中，波长较短的第二激光照射在皮表组织所产生的散斑图像进行分析得到由心脏搏动所产生的脉搏波信号，利用第一激光采集因血红细胞位移所产生的散斑图像，进而分析得到血流灌注量和节律周期。
步骤2，将采集到的图像输入电脑，而后采用matlab软件进行分析，并对采集到的图像分别提取红色通道即r通道和绿色通道即g通道，得到N帧r通道灰度图像和N帧g通道灰度图像，并对r通道灰度图像和g通道灰度图像使用公式(1)进行上采样插值，得到插值后的r通道灰度图像和插值后的g通道灰度图像。
本实施例中，公式(1)为：
Figure BDA0002600650050000081
式中，L1为使用双线性插值法计算出的插值点，N1为使用最近邻插值法计算出的插值点，e为自然常数，约为2.718，σ为插值点周围像素的灰度值的标准差，将σ作为两种插值法的权值进行计算，G1为计算出的新插值点。
步骤3，选定一个感兴趣区域ROI进行分析，对通过步骤(2)处理后的N帧r通道灰度图像的感兴趣区域ROI，使用统计学方法进行计算，通过公式(2)计算出血流相对速度V，并以时间t为横坐标，速度V为纵坐标绘制曲线，该曲线为微循环的血流速度变化曲线，记为Vn。
本实施例中，公式(2)为：
Figure BDA0002600650050000082
式中，
Figure BDA0002600650050000083
为散斑空间强度均值，σs为散斑空间强度的标准偏差。
步骤4，对经过步骤2处理后的N帧g通道灰度图像的感兴趣区域ROI，计算当步长为1，方向为0°，45°，90°，135°时的灰度共生矩阵，分别记为A1，A2，A3，A4。
步骤5，采用公式(3)计算灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的各元素值的平方和，分别记为Asm1，Asm2，Asm3，Asm4。
本实施例中，公式(3)为：
Figure BDA0002600650050000084
式中，P(i，j)为灰度共生矩阵中的元素值的平方和，i为该元素所在的行数，j为该元素所在的列数，k为灰度共生矩阵的总行数和总列数。
步骤6，采用公式(4)计算灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的相关性特征值，分别记为Cor1，Cor2，Cor3，Cor4。
本实施例中，公式(4)为：
Figure BDA0002600650050000091
式中，
Figure BDA0002600650050000092
Figure BDA0002600650050000093
且k为灰度共生矩阵的总行数和总列数，μx为
Figure BDA0002600650050000094
的均值即Px(1)，Px(2)，……，Px(k)的均值，μy为
Figure BDA0002600650050000095
的均值即Py(1)，Py(2)，……，Py(k)的均值，σx为Px(i)的方差，σy为Py(j)的方差，其中，x为横向计算的标记，y为纵向计算的标记。
步骤7，将Cor1，Cor2，Cor3，Cor4进行归一化，将其结果映射到(0，1)之间，分别记为Co1，Co2，Co3，Co4。
步骤8，采用公式(5)计算···Ch，根据N帧g通道灰度图像的感兴趣区域ROI内Ch的变化，以时间t为横坐标，Ch为纵坐标绘制曲线，该曲线为脉搏波信号曲线，记为Mn。
步骤9，将脉搏波信号曲线Mn中峰值对应的时间点间隔作为脉搏波周期即心动周期，记为TMn，将血流速度变化曲线Vn中峰值对应的时间点间隔作为微循环节律周期，记为TVn。
本实施例中，脉搏波信号曲线Mn体现了心动周期的过程，血流速度变化曲线Vn体现了微循环的血流速度变化，且公式(5)为：
Ch＝(Co1Asm1+Co2Asm2+Co3Asm3+Co4Asm4)*0.0001。
步骤10，根据心动周期TMn以及微循环节律周期TVn计算人体循环系统的指标Zn，而后根据该指标对微循环及脉搏进行同步监测。
本实施例中，人体循环系统的指标Zn的计算公式为：
Figure BDA0002600650050000101
本实施例中，通过分析Zn的变化区间以及Mn曲线和Vn曲线变化的区间，进而监测人体的生理状态，具体地，当Zn变小时，心脏对末梢循环提供的动力相对降低或微循环对末梢循环提供的动力相对增加，当Zn变大时，心脏对末梢循环提供的动力相对增加或微循环对末梢循环提供的动力相对降低。
实施例的作用与效果
根据本实施例所涉及的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，实现了微循环和脉搏波监测的时间同步和空间同步，使用便携的手机设备作为采集设备，并根据散斑信号空间分布特性进行上采样插值来增强散斑信号，进而得到微循环的血流速度及节律周期，然后再利用灰度共生矩阵对带有脉搏波信息的散斑图像进行分析得到脉搏波信号，还利用散斑血流速度变化得到微循环节律周期进而和脉搏波周期进行比较。此外，在人体某些皮肤组织较厚的位置也可以使用本实施例中监测脉搏波的方法。
进一步地，本实施例所涉及的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，利用激光散斑的方法，仅需一个手机相机即可对心率和微循环做同步的监测，以较低的成本获取多种生理信息，并且针对手机摄像头像素尺寸较小的问题，采用了上采样插值来提高分辨率，而后再进行散斑信号的分析。
因此，采用本实施例的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法对微循环及脉搏进行同步监测时，操作简便、便携性高、误差小、准确性较高。
上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，同时采用一束长波长的第一激光和一束短波长的第二激光分别通过第一扩束镜和第二扩束镜对待测部位进行照射，而后用手机相机对激光照射的部位进行拍照，采集连续N帧的图像，生成连续时间轴的带有散斑信息的图像，并记录采集时间t和帧数N；
步骤2，将采集到的所述图像输入电脑，而后采用matlab软件进行分析，并对采集到的所述图像分别提取红色通道即r通道和绿色通道即g通道，得到N帧r通道灰度图像和N帧g通道灰度图像，并对所述r通道灰度图像和所述g通道灰度图像使用公式(1)进行上采样插值，得到插值后的r通道灰度图像和插值后的g通道灰度图像；
步骤3，选定一个感兴趣区域ROI进行分析，对通过步骤2处理后的N帧所述r通道灰度图像的所述感兴趣区域ROI，使用统计学方法进行计算，通过公式(2)计算出血流相对速度V，并以时间t为横坐标，速度V为纵坐标绘制曲线，该曲线为微循环的血流速度变化曲线，记为Vn；
步骤4，对经过步骤2处理后的N帧所述g通道灰度图像的所述感兴趣区域ROI，计算当步长为1，方向为0°，45°，90°，135°时的灰度共生矩阵，分别记为A1，A2，A3，A4；
步骤5，采用公式(3)计算所述灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的各元素值的平方和，分别记为Asm1，Asm2，Asm3，Asm4；
步骤6，通过公式(4)计算所述灰度共生矩阵A1，A2，A3，A4的相关性特征值，分别记为Cor1，Cor2，Cor3，Cor4；
步骤7，将Cor1，Cor2，Cor3，Cor4进行归一化，将其结果映射到(0，1)之间，分别记为Co1，Co2，Co3，Co4；
步骤8，采用公式(5)计算脉搏波信号强度Ch，根据N帧所述g通道灰度图像的所述感兴趣区域ROI内Ch的变化，以时间t为横坐标，Ch为纵坐标绘制曲线，该曲线为脉搏波信号曲线，记为Mn；
步骤9，将所述脉搏波信号曲线Mn中峰值对应的时间点间隔作为脉搏波周期即心动周期，记为TMn，将所述血流速度变化曲线Vn中峰值对应的时间点间隔作为微循环节律周期，记为TVn；
步骤10，根据所述心动周期TMn以及所述微循环节律周期TVn计算人体循环系统的指标Zn，而后根据该指标对微循环及脉搏进行同步监测，
其中，所述步骤2中的所述公式(1)为：
Figure FDA0003501269540000021
式(1)中，L1为使用双线性插值法计算出的插值点，N1为使用最近邻插值法计算出的插值点，e为自然常数，σ为插值点周围像素的灰度值的标准差，将σ作为两种插值法的权值进行计算，G1为计算出的新插值点，
所述步骤3中的所述公式(2)为：
Figure FDA0003501269540000022
式(2)中，
Figure FDA0003501269540000023
为散斑空间强度均值，σs为散斑空间强度的标准偏差，
所述步骤5中的公式(3)为：
Figure FDA0003501269540000031
式(3)中，P(i，j)为灰度共生矩阵中的元素值的平方和，i为该元素所在的行数，j为该元素所在的列数，k为灰度共生矩阵的总行数和总列数，
所述步骤6中的公式(4)为：
Figure FDA0003501269540000032
式(4)中，
Figure FDA0003501269540000033
Figure FDA0003501269540000034
且k为灰度共生矩阵的总行数和总列数，μx为
Figure FDA0003501269540000035
的均值即Px(1)，Px(2)……Px(k)的均值，μy为
Figure FDA0003501269540000036
的均值即Py(1)，Py(2)……Py(k)的均值，σx为Px(i)的方差，σy为Py(j)的方差，其中，x为横向计算的标记，y为纵向计算的标记，
所述步骤8中的公式(5)为：
Ch＝(Co1Asm1+Co2Asm2+Co3Asm3+Co4Asm4)*0.0001 (5)，
所述步骤10中的所述人体循环系统的所述指标Zn的计算公式为：
Figure FDA0003501269540000037
2.根据权利要求1所述的采用手机摄像头实现微循环及脉搏同步监测的方法，其特征在于：
其中，所述步骤1中的所述第一激光的波长为632nm，第二激光的波长为530nm。
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