CN111714110A - 一种基于ppg波形的实时心率计算方法 - Google Patents

一种基于ppg波形的实时心率计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能穿戴技术领域，具体涉及一种基于PPG波形的实时心率计算方法，通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，对PPG‑SigFiltered信号进行导数变换，再通过RR间期转换为心率，然后利用PPG心率信号成分主频部分相对稳定的特性，通过对一定时长的PPG信号做功率谱估计，利用主频信息可以计算出该时间段心率的平均值，利用得到心率平均值去校验得到的实时心率的准确性，从而有效避免因时域检测心率出现多检或漏检导致心率计算误差的问题产生，提高心率检测的准确率。

Description

一种基于PPG波形的实时心率计算方法
技术领域
本发明涉及智能穿戴技术领域，具体涉及一种基于PPG波形的实时心率计算方法。
背景技术
PPG是利用光电容积描记(PPG)技术进行人体运动心率的检测，是红外无损检测技术，在生物医学中应用，利用光电容积描记(PPG)技术进行人体运动心率的检测是红外无损检测技术在生物医学中的一个应用，它利用光电传感器,检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度的不同，描记出血管容积在心动周期内的变化，从得到的脉搏波形中计算出心率。
现有的利用PPG计算人体运动心率的计算方法中，如中国专利公开号CN110384492A公开的，一种提升PPG心率测量精度的控制方法，包括：采集当前环境温度与当前皮肤温度，确定与当前环境温度在所述皮肤温度与环境温度关系曲线中对应的参考皮肤温度，若当前皮肤温度大于等于所述参考皮肤温度，则启动心率监测单元；若当前皮肤温度小于所述参考皮肤温度，则根据PWM占空比与环境温度关系曲线确定在当前环境温度下的参考PWM占空比，启动加热单元对与所述周边皮肤进行加热，直至所述温度采集单元采集的所述周边皮肤的温度达到所述参考皮肤温度，关闭PWM信号和加热单元，并且启动心率监测单元；该方法在计算心率时，采用LED光源和探测器为基础,测量经过人体血管和组织反射，吸收后的衰减光，描记出血管的搏动状态并测量脉搏波，由于运动中的PPG脉搏波信号由于受到运动伪差(motion artifact,MA) 以及血管形变的干扰，从中计算得到的心率存在准确率差的问题产生。
为此，本发明提供一种方法简单，使用便捷，心率计算准确率高的一种基于PPG波形的实时心率计算方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于PPG波形的实时心率计算方法，通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，对PPG-SigFiltered信号进行导数变换，再通过RR间期转换为心率，然后利用PPG心率信号成分主频部分相对稳定，通过对一定时长的PPG信号做功率谱估计，利用主频信息可以计算出该时间段心率的平均值，利用得到心率平均值去校验得到的实时心率的准确性，从而有效避免因时域检测心率出现多检或漏检导致心率计算误差的问题产生，提高心率检测的准确率。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于PPG波形的实时心率计算方法，包括以下步骤：
S1.获取人体PPG信号数据；
S2.通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，得到小波变换后的信号PPG-SigFiltered，
PPG-SigFiltered＝wavelet(PPG-Sig)
S3.对PPG-SigFiltered信号进行导数变换，得到PPG-Sig′Filtered信号数据，
PPG-Sig′Filtered＝diff(PPG-SigFiltered)
S4.通过时域方式检测PPG-Sig′Filtered信号数据中的RR间期，再将RR间期转换为心率HR，
Figure RE-RE-GDA0002616046150000021
得到实时心率HR。
式中：PPG为光电容积描记(即采用光电容积描记来检测人体运动心率)
PPG-Sig为PPG的原始信号
PPG-SigFiltered表示小波变换后的信号
PPG-Sig′Filtered表示导数变换后的信号
Diff为导数变换
HR为心率(单位为次数/分钟，即bpm)
RR为心动周期采样点数
FS为信号采样率。
进一步地，所述PPG信号数据包括AC成分、DC成分和运动干扰成分。由于PPG信号是由光线投射或反射方式经过人体组织后产生，所有就会反映经过人体组织的生理信号的体征，其组成主要分为交流成分(AC)和直流成分(DC)，其中，DC部分主要反映动脉(ArterialPulsation) 生理特征；AC部分包含的信息比较复杂，包括非博动脉(Nonpulsed ArterialBlood Volume)、静脉或脱氧血(Deoxygenate Blood)以及皮肤(Skin)、骨骼(Bone)和肌肉(Muscle)等生理特征；同时在信号采集过程中还混入了呼吸运动等干扰信号，因而获得的PPG信号数据中包括AC 成分、DC成分和运动干扰成分。
其中：AC代表交流，AC成分为交流成分
DC代表直流，DC成分为直流成分
进一步地，在步骤S2中，通过一维小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC 成分。
进一步地，在步骤S4中，得到实时心率HR的同时，对PPG信号进行Z变换，将时域信号转为频域信号，然后再从频域信号中查找主频点的位置，计算主频时间段的平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000031
利用
Figure RE-RE-GDA0002616046150000032
校验实时心率是否准确。
进一步地，利用平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000033
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值不大于15％时，则判定该实时心率HR为准确的心率值。
进一步地，利用平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000034
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值大于15％时，则判定该实时心率HR为不准确的心率值。
进一步地，所述PPG信号数据通过采用波长为660nm±20nm的红光和波长910nm±10nm 的红外光照射得到的PPG信息。
本发明的有益效果是：本发明基于PPG波形的实时心率计算方法，通过小波变换滤除PPG 信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，对PPG-SigFiltered信号进行导数变换，再通过RR间期转换为心率，然后利用PPG心率信号成分主频部分相对稳定，通过对一定时长的PPG信号做功率谱估计，利用主频信息可以计算出该时间段心率的平均值，利用得到心率平均值去校验得到的实时心率的准确性，从而有效避免因时域检测心率出现多检或漏检导致心率计算误差的问题产生，提高心率检测的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例1中获得的PPG信号数据图；
图2为本发明实施例1中PPG信号通过小波变换滤除处理后的对比图；
图3为本发明实施例1中对PPG-SigFiltered进行导数变换的信号数据图；
图4为本发明实施例1中通过时域方式检测RR间期的信号数据图；
图5为本发明实施例1中PPG功率频谱图；
图6为本发明试验例中本发明方法检测得到的心率曲线图；
图7为本发明试验例中普通PPG心率检测方法检测得到的心率曲线图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
实施例1
利用智能穿戴设备上的光电容积描记部件，发出并接收反射回来的光波，收集转换得到人体的PPG信号数据，PPG信号数据通过采用波长为660nm±20nm的红光和波长910nm±10nm 的红外光照射得到的PPG信息，如图1所示，PPG信号是由光线投射或反射方式经过人体组织后产生，所有就会反映经过人体组织的生理信号的体征，其组成主要分为交流成分(AC)和直流成分(DC)，其中，DC部分主要反映动脉(Arterial Pulsation)生理特征；AC部分包含的信息比较复杂，包括非博动脉(Nonpulsed Arterial Blood Volume)、静脉或脱氧血(Deoxygenate Blood) 以及皮肤(Skin)、骨骼(Bone)和肌肉(Muscle)等生理特征；同时在信号采集过程中还混入了呼吸运动等干扰信号；为了能够更精准的识别每隔一个心动周期，要对信号进行预处理，去除与计算无关的直流成分以及干扰成分，即通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，得到小波变换后的信号PPG-SigFiltered，
PPG-SigFiltered＝wavelet(PPG-Sig)
结果如图2所示，其中PPG-Sig为PPG原始信号，PPG-SigFiltered为小波变换后的信号；
人体采集的PPG波形数据分为正向波和反向波，为了使得时域检测波峰方式一致需将波形形态统一，所以对PPG-SigFiltered进行导数变换，该变换不会影响PPG信号原有的频谱特性，得到PPG-Sig′Filtered信号数据，
PPG-Sig′Filtered＝diff(PPG-SigFiltered)
结果如图3所示；
通过时域方式检测PPG-Sig′Filtered信号数据中的RR间期，如图4所示，再将RR间期转换为心率HR，
Figure RE-RE-GDA0002616046150000041
其中，HR为心率(单位为次数/分钟，即bpm)，RR为心动周期采样点数，FS为信号采样率；
得到实时心率HR；
PPG信号容易受到干扰影响波形形态发生变化，将会导致时域检测心率出现多检或漏检现象最终产生心率计算误差；而PPG心率信号成分主频部分相对稳定，通过对一定时长的PPG信号做功率谱估计，利用主频信息可以计算出该时间段心率的平均值，即对PPG信号进行Z变换，将时域信号转为频域信号，然后再从频域信号中查找主频点的位置，如图5所示，计算主频时间段的平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000051
Figure RE-RE-GDA0002616046150000052
式中：PSD为通过功率谱估计方式计算的平均心率
利用
Figure RE-RE-GDA0002616046150000053
校验实时心率是否准确，即，利用平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000054
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值不大于15％时，则判定该实时心率HR为准确的心率值；若该绝对值大于15％时，则判定该实时心率HR为不准确的心率值，则以该时间点的平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000055
替换实时心率HR。
实施例2
利用智能穿戴设备上的光电容积描记部件，发出并接收反射回来的光波，收集转换得到人体的PPG信号数据，PPG信号数据通过采用波长为660nm±20nm的红光和波长910nm±10nm 的红外光照射得到的PPG信息，去除与计算无关的直流成分以及干扰成分，即通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，得到小波变换后的信号PPG-SigFiltered；
人体采集的PPG波形数据分为正向波和反向波，为了使得时域检测波峰方式一致需将波形形态统一，所以对PPG-SigFiltered进行导数变换，该变换不会影响PPG信号原有的频谱特性，得到PPG-Sig′Filtered信号数据；
再通过时域方式检测PPG-Sig′Filtered信号数据中的RR间期，再将RR间期转换为心率HR，
Figure RE-RE-GDA0002616046150000056
其中，HR为心率(单位为次数/分钟，即bpm)，RR为心动周期采样点数，FS为信号采样率；
得到实时心率HR；同时对PPG信号进行Z变换，将时域信号转为频域信号，然后再从频域信号中查找主频点的位置，计算主频时间段的平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000057
利用
Figure RE-RE-GDA0002616046150000058
校验实时心率是否准确，即，利用平均心率
Figure RE-RE-GDA0002616046150000059
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值不大于10％时，则判定该实时心率HR为准确的心率值；若该绝对值大于10％时，则判定该实时心率HR为不准确的心率值，则以该时间点的平均心率
Figure RE-RE-GDA00026160461500000510
替换实时心率HR。
试验例
利用本发明的心率计算方法嵌入智能穿戴设备中，和现有携带普通PPG心率检测方法的同位置智能穿戴设备进行试验对比，穿戴在使用者的同部分，在相同环境和条件下对运动中的使用者进行检测并计算心率，结果如图6和图7所示，由图6和图7可以看出，本发明提出的心率检测和计算方法能够实时的体现心率的细小变化及心率升高或下降的真实值，而对普通PPG 心率检测方法则只能展示心率的平均趋势，缺失了心率细节变化内容及真实的局部最大或最小心率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.获取人体PPG信号数据；
S2.通过小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分，得到小波变换后的信号PPG-SigFiltered，
PPG-SigFiltered＝wavelet(PPG-Sig)
S3.对PPG-SigFiltered信号进行导数变换，得到PPG-Sig′Filtered信号数据，
PPG-Sig′Filtered＝diff(PPG-SigFiltered)
S4.通过时域方式检测PPG-Sig′Filtered信号数据中的RR间期，再将RR间期转换为心率HR，
Figure FDA0002497612740000011
式中：RR为心动周期采样点数，FS为信号采样率；
得到实时心率HR。
2.根据权利要求1所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，所述PPG信号数据包括AC成分、DC成分和运动干扰成分。
3.根据权利要求1所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，在步骤S2中，通过一维小波变换滤除PPG信号中的运动干扰成分和自身的DC成分。
4.根据权利要求1所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，在步骤S4中，得到实时心率HR的同时，对PPG信号进行Z变换，将时域信号转为频域信号，然后再从频域信号中查找主频点的位置，计算主频时间段的平均心率
Figure FDA0002497612740000012
利用
Figure FDA0002497612740000013
校验实时心率是否准确。
5.根据权利要求4所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，利用平均心率
Figure FDA0002497612740000014
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值不大于15％时，则判定该实时心率HR为准确的心率值。
6.根据权利要求4所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，利用平均心率
Figure FDA0002497612740000015
和实时心率HR的差值的绝对值，在该绝对值大于15％时，则判定该实时心率HR为不准确的心率值。
7.根据权利要求1所述的一种基于PPG波形的实时心率计算方法，其特征在于，所述PPG信号数据通过采用波长为660nm±20nm的红光和波长910nm±10nm的红外光照射得到PPG信息。
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