CN113749655A - 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质 - Google Patents

一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113749655A
CN113749655A CN202111312528.9A CN202111312528A CN113749655A CN 113749655 A CN113749655 A CN 113749655A CN 202111312528 A CN202111312528 A CN 202111312528A CN 113749655 A CN113749655 A CN 113749655A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
ppg detection
original signal
buffer area
detection signal
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.)
Granted
Application number
CN202111312528.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113749655B (zh
Inventor
张广洁
汪志伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xinyuan Microelectronics Nanjing Co ltd
VeriSilicon Microelectronics Nanjing Co Ltd
Original Assignee
Xinyuan Microelectronics Nanjing Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xinyuan Microelectronics Nanjing Co ltd filed Critical Xinyuan Microelectronics Nanjing Co ltd
Priority to CN202111312528.9A priority Critical patent/CN113749655B/zh
Publication of CN113749655A publication Critical patent/CN113749655A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113749655B publication Critical patent/CN113749655B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • 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
    • 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
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本申请提供一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测用户的PPG检测信号；基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理；基于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度。在本申请实施例中，当获取到待检测用户的PPG检测信号后，采用形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理。通过形态学滤波算法可以降低信号处理的复杂度，提高信号处理效果，进而提高血氧饱和度检测的准确性。

Description

一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质。
背景技术
血氧饱和度是指血液中氧合血红蛋白（HbO2）占所有可结合血红蛋白的百分比。
血氧饱和度可采用PPG（Photoplethysmographic，光电容积脉搏波描记法）技术得到。PPG技术是一种检测活体组织中血液容积变化的无创方法，它使用一定波长的光线照射入血液，再通过光敏传感器将血液反射或者透射出的光线转换为电信号，通过分析电信号的变化来分析血液容积的变化。在获取到PPG检测信号后，需要对该信号进行降噪和/或基线漂移等处理，在处理后，即可通过朗博-比尔定律等计算方式得到活体的血氧饱和度。
现有技术中，在对PPG信号进行处理时，通常采用均值滤波、高斯滤波、巴特沃兹带通滤波等方式，此类方式的实现相对复杂，计算量大，且对于降噪、基线漂移等处理效果较差，影响血氧饱和度检测的准确性。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质，以降低计算的复杂度，提高信号处理效果，进而提高血氧饱和度检测的准确性。
本发明是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种血氧饱和度检测方法，包括：获取待检测用户的PPG检测信号；基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理；基于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度；其中，所述基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理包括：基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪；基于所述形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准；基于所述形态学滤波算法进行平滑降噪的公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
；其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
表示所述PPG检测信号；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
均为中间值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号。
在本申请实施例中，当获取到待检测用户的PPG检测信号后，采用形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理。具体的，采用形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪，相比于均值滤波、高斯滤波、带通滤波等方法计算更简单。采用形态学滤波算法对PPG检测信号再进行基线校准，相比于采用巴特沃兹带通滤波校正基线漂移，形态学滤波的方法能够大大降低计算的复杂度。且巴特沃兹带通滤波需要仔细选择滤波的截止频率，才能对基线进行有效校正，而形态学滤波只需要选择直线型结构性元素，结构元素长度在信号周期误差±20个采样点以内的范围都可以较好地进行基线校准，相比于巴特沃兹带通滤波，形态学滤波算法对参数更加不敏感，可以适用于更多的人群和场景。可见，通过形态学滤波算法可以降低信号处理的复杂度，提高信号处理效果，进而提高血氧饱和度检测的准确性。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，基于所述形态学滤波算法进行基线校准的公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
；其中，
Figure 497934DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为直线型结构元素；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
为开运算；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
为闭运算；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE038
均为中间值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
表示基线校准后的PPG检测信号。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取待检测用户的PPG检测信号，包括：获取所述待检测用户在进行PPG检测时预设时长的原始信号；对所述预设时长的原始信号进行有效性验证；当所述预设时长的原始信号为有效信号时，将所述预设时长的原始信号添加至缓冲区；当所述预设时长的原始信号为无效信号时，将所述缓冲区的信号清空；其中，所述缓冲区可存储第一预设容量的信号；当所述缓冲区存储的信号达到第二预设容量时，所述缓冲区内的原始信号为所述PPG检测信号；所述第二预设容量小于所述第一预设容量。
在本申请实施例中，设定可存储第一预设容量的信号的缓冲区可以控制内存的占用，且每次验证预设时长的原始信号，可以起到实时验证的效果。此外，每次验证预设时长的原始信号，可以起到更加精细化的验证，进而提高验证的准确性。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述预设时长的原始信号包括预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号，所述预设时长的第一原始信号及所述预设时长的第二原始信号为所述待检测用户通过不同波长的两种光源进行PPG检测生成的；所述有效性验证包括信号振幅验证、信号斜率验证、信号阈值验证及所述预设时长的第一原始信号与所述预设时长的第二原始信号之间的相关性验证的至少一种；所述缓冲区包括第一缓冲区和第二缓冲区；所述第一缓冲区用于存储有效的第一原始信号，所述第二缓冲区用于存储有效的第二原始信号；所述第一缓冲区和所述第二缓冲区存储的为同一时间段所检测到的信号；当所述第一缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，且所述第二缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，所述第一缓冲区内的第一原始信号和所述第二缓冲区内的第二原始信号为所述PPG检测信号。
在本申请实施例中，使用振幅、阈值、斜率、相关性四种方式中的任意一种或多种进行有效性检验，可以实现对稳态噪声、脉冲噪声，带有较大噪声的信号、带有较小噪声的信号进行有效地检测。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，在所述基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理之后，所述方法还包括：对处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号进行相关性验证；确定所述处理后的第一原始信号和所述处理后的第二原始信号为有效信号。
在本申请实施例中，在对PPG检测信号进行处理之后，还会对整个缓冲区的信号做进一步地相关性验证，进而判断整体数据是否存在异常变化趋势，通过该方式可以进一步过滤无效数据，进而提高后续血氧饱和度检测地准确度。
第二方面，本申请实施例提供一种血氧饱和度检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测用户的PPG检测信号；滤波模块，用于基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理；确定模块，用于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度；
其中，所述滤波模块具体用于基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪；基于所述形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准；基于所述形态学滤波算法进行平滑降噪的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure 114729DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 356355DEST_PATH_IMAGE006
；其中，
Figure 174356DEST_PATH_IMAGE008
表示所述PPG检测信号；
Figure 817826DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素；
Figure 684151DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素；
Figure 413073DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure 491887DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure DEST_PATH_IMAGE045
均为中间值；
Figure 521023DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于调用存储在所述存储器中的程序，执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的模块框图。
图2为本申请实施例提供的一种血氧饱和度检测方法的步骤流程图。
图3为本申请实施例提供的另一种血氧饱和度检测方法的步骤流程图。
图4为本申请实施例提供的一种血氧饱和度检测装置的模块框图。
图标：100-电子设备；110-处理器；120-存储器；200-血氧饱和度检测装置；210-获取模块；220-滤波模块；230-确定模块。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
请参阅图1，本申请实施例提供的一种应用血氧饱和度检测方法及装置的电子设备100的示意性结构框图。本申请实施例中，电子设备100可以是终端或者服务器，终端可以是，但不限于个人计算机（Personal Computer，PC）、智能手机、平板电脑、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）、移动上网设备(Mobile Internet Device，MID)等。服务器可以是但不限于网络服务器、数据库服务器、云服务器或由多个子服务器构成的服务器集成等。当然，上述列举的设备仅用于便于理解本申请实施例，其不应作为对本实施例的限定。
在结构上，电子设备100可以包括处理器110和存储器120。
处理器110与存储器120直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互，例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。血氧饱和度检测装置包括至少一个可以软件或固件（Firmware）的形式存储在存储器120中或固化在电子设备100的操作系统（Operating System，OS）中的软件模块。处理器110用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如，血氧饱和度检测装置所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现血氧饱和度检测方法。处理器110可以在接收到执行指令后，执行计算机程序。
其中，处理器110可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。处理器110也可以是通用处理器，例如，可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific IntegratedCircuit ，ASIC）、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。此外，通用处理器可以是微处理器或者任何常规处理器等。
存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、可编程只读存储器（Programmable Read-OnlyMemory，PROM）、可擦可编程序只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM），以及电可擦编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM）。存储器120用于存储程序，处理器110在接收到执行指令后，执行该程序。
需要说明的是，图1所示的结构仅为示意，本申请实施例提供的电子设备100还可以具有比图1更少或更多的组件，或是具有与图1所示不同的配置。此外，图1所示的各组件可以通过软件、硬件或其组合实现。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的血氧饱和度检测方法的步骤流程图，该方法应用于图1所示的电子设备100。需要说明的是，本申请实施例提供的血氧饱和度检测方法不以图2及以下所示的顺序为限制，该方法包括：步骤S101-步骤S103。
步骤S101：获取待检测用户的PPG检测信号。
在待检测用户进行PPG检测后，获取待检测用户检测时的PPG检测信号。
于本申请实施例中，获取待检测用户的PPG检测信号可具体包括：获取待检测用户在进行PPG检测时预设时长的原始信号；对预设时长的原始信号进行有效性验证；当预设时长的原始信号为有效信号时，将预设时长的原始信号添加至缓冲区；当预设时长的原始信号为无效信号时，将缓冲区的信号清空。
其中，缓冲区可存储第一预设容量的信号；当缓冲区存储的信号达到第二预设容量时，缓冲区内的原始信号即为PPG检测信号。需要说明的是，缓冲区内的信号为连续若干秒的信号。
上述的预设时长可以是一秒、两秒。上述的第一预设容量、第二预设容量也可以根据实际需求设定，比如第一预设容量可以是512字节大小，第二预设容量可以是32字节大小。示例性的，预设时长为一秒。当获取待检测用户在进行PPG检测时一秒的原始信号后，对这一秒的原始信号进行有效性验证。若这一秒的原始信号验证通过，即这一秒的原始信号为有效信号，则将该信号添加至缓冲区中。此时判断缓冲区存储的信号是否达到第二预设容量，若是，则进行步骤S102的信号处理，若否，则继续对下一秒的原始信号进行验证。若这一秒的原始信号未验证通过，则将缓冲区内的所有信号清空，并继续对下一秒的原始信号进行验证。
需要说明的是，上述将缓冲区内的所有信号清空是为了保证缓冲区内为连续的有效信号，若这一秒的原始信号未验证通过，而在缓冲区原有信号的基础上继续存储下一秒的有效信号，则无法使得缓冲区内为连续的有效信号，因此，需要将缓冲区内之前添加的所有信号进行删除，并从下一次有效信号开始重新计算。此外，通过设定可存储第一预设容量的信号的缓冲区可以控制内存的占用，且每次验证预设时长的原始信号，可以起到实时验证的效果。再者，每次验证预设时长的原始信号，可以起到更加精细化的验证，进而提高验证的准确性。
于本申请实施例中，上述的预设时长的原始信号包括预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号。其中，预设时长的第一原始信号及预设时长的第二原始信号为所述待检测用户通过不同波长的两种光源进行PPG检测生成的。
由于血液中的脱氧血红蛋白对波长为600nm（纳米）到800nm的红光的吸光系数较高，氧合血红蛋白对波长为800nm到1000nm的近红外或红外光的吸光系数较高，而脉搏跳动带来血管中血液容积变化，会影响不同波长的光被脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白吸收的程度，从而计算出血氧饱和度，所以血氧饱和度检测使用了红光和红外光两种光源。因此，上述的两种光源为红光和红外光，即第一原始信号为通过红光进行PPG检测生成，而第二原始信号为通过红外光进行PPG检测生成，第一原始信号所对应的红光的波长选择范围为600nm到800nm，第二原始信号所对应的红外光的波长选择范围为800nm到1000nm。
通过两种光源进行PPG检测生成第一原始信号和第二原始信号。相应的，缓冲区包括第一缓冲区和第二缓冲区；第一缓冲区用于存储有效的第一原始信号，第二缓冲区用于存储有效的第二原始信号。第一缓冲区和第二缓冲区存储的为同一时间段所检测到的信号，且两个缓冲区的容量相同。当第一缓冲区存储的信号达到第二预设容量，且第二缓冲区存储的信号达到第二预设容量，第一缓冲区内的第一原始信号和第二缓冲区内的第二原始信号为PPG检测信号。
在上述过程中，当获取到待检测用户在进行PPG检测时预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号后，对预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号进行第一次有效性验证。其中，第一次有效性验证方式包括信号振幅验证、信号斜率验证、信号阈值验证及所述预设时长的第一原始信号与所述预设时长的第二原始信号之间的相关性验证的至少一种。
比如第一次有效性验证方式可以仅包括信号振幅验证或仅包括信号斜率验证，或第一次有效性验证方式可以包括信号振幅验证和信号斜率验证，或第一次有效性验证方式可以同时包括上述四种验证方式。
其中，信号振幅验证通过将当前预设时长的原始信号的最大值减去最小值作为振幅，若振幅未处于有效振幅区间，则确定当前预设时长的信号无效，若振幅处于有效振幅区间，则确定当前预设时长的信号有效。有效振幅区间可以根据实际情况进行设定，本申请在数值上不作限定。
信号阈值验证将当前预设时长的原始信号的最大有效值和最小有效值值与预设的有效区间进行比对，若当前预设时长的原始信号的最大有效值和最小有效值有任一值未处于预设的有效区间，则确定当前预设时长的信号无效，若当前预设时长的原始信号的最大有效值和最小有效值均处于预设的有效区间，则确定当前预设时长的信号有效。预设的有效区间可以根据实际情况进行设定，本申请在数值上不作限定。
信号斜率验证通过当前预设时长的原始信号中的一个指定窗口的斜率进行验证。其中，一个窗口对应信号的预设数量的采样点。指定窗口的斜率表示该窗口中最后一个采样点的值和第一个采样点的值组成的斜率。若当前预设时长的原始信号的指定窗口的斜率大于预设斜率值，则确定当前预设时长的信号无效；若当前预设时长的原始信号的指定窗口的斜率小于预设斜率值，则确定当前预设时长的信号有效。
上述三种方式中的预设时长的原始信号包括预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号。即若采用信号振幅验证，则需对预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号均进行信号振幅验证；若采用信号阈值验证，则需对预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号均进行信号阈值验证；若采用信号斜率验证，则需对预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号均进行信号斜率验证。
而相关性验证需要计算预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号之间的相关系数，若预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号之间的相关系数大于预设值，则说明二者变化趋势相同，二者信号有效，而若预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号之间的相关系数小于预设值，则说明二者变化趋势不同，至少其中一个信号出现异常，此时确定预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号均为无效信号。
相关性验证可以采用协方差公式进行计算得到。协方差公式进行相关性验证公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE047
（1）
Figure DEST_PATH_IMAGE049
（2）
Figure DEST_PATH_IMAGE051
（3）
在上述公式（1）~（3）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
表示预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号之间的相关系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE055
表示预设时长的第一原始信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE057
表示预设时长的第二原始信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE059
表示预设时长的第一原始信号的方差；
Figure DEST_PATH_IMAGE061
表示预设时长的第二原始信号的方差；
Figure DEST_PATH_IMAGE063
表示预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号之间的协方差；
Figure DEST_PATH_IMAGE065
表示数学期望。由于
Figure 948462DEST_PATH_IMAGE053
的绝对值介于0~1之间，通常情况下，
Figure 899101DEST_PATH_IMAGE053
越接近1，表示
Figure 312765DEST_PATH_IMAGE055
和
Figure 665249DEST_PATH_IMAGE057
相关程度越强，反之则越弱。因此，可以上述预设值可以设定为0.5、0.6。由于上述公式均为本领域所熟知，本申请不作过多说明。
综上，本申请实施例使用振幅、阈值、斜率、相关性四种方式中的任意一种或多种进行有效性检验，可以实现对稳态噪声、脉冲噪声，带有较大噪声的信号或带有较小噪声的信号进行有效地检测。
在通过上述对预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号进行有效性验证通过后，将其分别添加至对应的缓冲区。若其中任意一个原始信号验证未通过，则将两个缓冲区的信号均清空，并重新开始新一轮的验证。若两个缓冲区存储的信号均到达第二预设容量后，则执行步骤S102。
需要说明的是，上述的获取预设信号并进行第一次验证的过程可以由其他设备执行，而本申请实施例中电子设备可以直接获取由其他设备传输的待检测用户的PPG检测信号，对此，本申请不作限定。
步骤S102：基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理。
由于PPG检测信号包括第一缓冲区中有效的第一原始信号和第二缓冲区中有效的第二原始信号，因此，需要基于形态学滤波算法分别对两个缓冲区内信号进行处理。
作为第一种处理方式，基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理包括基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行平滑降噪。
其中，基于所述形态学滤波算法进行平滑降噪的公式为：
Figure 138955DEST_PATH_IMAGE002
（4）
Figure DEST_PATH_IMAGE066
（5）
Figure 108048DEST_PATH_IMAGE006
（6）
在上述公式（4）~（6）中，
Figure 528665DEST_PATH_IMAGE008
表示PPG检测信号（在处理第一原始信号时，
Figure 1235DEST_PATH_IMAGE008
表示第一原始信号；在处理第二原始信号时，
Figure 114684DEST_PATH_IMAGE008
表示第二原始信号）；
Figure 571074DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素，具体值可以为[0，0，0，1，2，3，2，1，0，0，0]；
Figure 795382DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素，具体可以为长度为11的值全为0的直线型；
Figure 856878DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure 672388DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure 84915DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 112913DEST_PATH_IMAGE045
均为中间值；先通过三角型结构元素对PPG检测信号
Figure 825654DEST_PATH_IMAGE008
进行腐蚀操作，再使用直线型结构元素对腐蚀结果进行膨胀操作即可得到信号
Figure 546486DEST_PATH_IMAGE043
；先通过三角型结构元素对PPG检测信号
Figure 977467DEST_PATH_IMAGE008
进行膨胀操作，再使用直线型结构元素对膨胀结果进行腐蚀操作即可得到信号
Figure 74736DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 376404DEST_PATH_IMAGE022
表示平滑降噪后的PPG检测信号。需要说明的是，
Figure 268137DEST_PATH_IMAGE008
的长度需要大于等于结构元素的长度，即
Figure 655256DEST_PATH_IMAGE008
的采样点的个数需要大于11。
本申请实施例中，采用形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪，相比于均值滤波、高斯滤波、带通滤波等方法计算更简单。
作为第二种处理方式，基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理，包括：基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪。
其中，基于所述形态学滤波算法进行基线校准的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE068
（7）
Figure DEST_PATH_IMAGE070
（8）
Figure DEST_PATH_IMAGE072
（9）
在上述公式（7）~（9）中，
Figure 556216DEST_PATH_IMAGE008
表示PPG检测信号（在处理第一原始信号时，
Figure 446812DEST_PATH_IMAGE008
表示第一原始信号，在处理第二原始信号时，
Figure 775025DEST_PATH_IMAGE008
表示第二原始信号），
Figure DEST_PATH_IMAGE073
为直线型结构元素；
Figure 383861DEST_PATH_IMAGE032
为开运算；
Figure 88511DEST_PATH_IMAGE034
为闭运算；
Figure DEST_PATH_IMAGE075
和
Figure DEST_PATH_IMAGE076
均为中间值；先使用开运算对PPG检测信号
Figure 630351DEST_PATH_IMAGE008
进行第一层形态学滤波，再使用闭运算进行第二层形态学滤波即可得到
Figure DEST_PATH_IMAGE078
；先使用闭运算对PPG检测信号
Figure 129466DEST_PATH_IMAGE008
进行第一层形态学滤波，再使用开运算进行第二层形态学滤波即可得到
Figure 225598DEST_PATH_IMAGE076
；
Figure 468360DEST_PATH_IMAGE040
表示基线校准后的PPG检测信号。
本申请实施例中，采用形态学滤波算法对PPG检测信号进行基线校准，相比于采用巴特沃兹带通滤波校正基线漂移，形态学滤波的方法能够大大降低计算的复杂度。且巴特沃兹带通滤波需要仔细选择滤波的截止频率，才能对基线进行有效校正，而形态学滤波只需要选择直线型结构性元素，结构元素长度在信号周期误差±20个采样点以内的范围都可以较好地进行基线校准，相比于巴特沃兹带通滤波，形态学滤波算法对参数更加不敏感，可以适用于更多的人群和场景。
作为第三种处理方式，基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理包括基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行平滑降噪；基于形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准。
也即，采用第三种处理方式可以基于形态学滤波算法同时对PPG检测信号进行平滑降噪和基线校准，进一步地降低了计算的复杂度。
基于形态学滤波算法进行处理的公式为：
Figure 333548DEST_PATH_IMAGE002
（10）
Figure 534722DEST_PATH_IMAGE066
（11）
Figure 118150DEST_PATH_IMAGE006
（12）
Figure 899024DEST_PATH_IMAGE024
（13）
Figure DEST_PATH_IMAGE079
（14）
Figure 946615DEST_PATH_IMAGE028
（16）
在上述公式（10）~（16）中，
Figure 787532DEST_PATH_IMAGE008
表示PPG检测信号（在处理第一原始信号时，
Figure 858256DEST_PATH_IMAGE008
表示第一原始信号，在处理第二原始信号时，
Figure 911663DEST_PATH_IMAGE008
表示第二原始信号）；
Figure 282601DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素，具体值可以为[0，0，0，1，2，3，2，1，0，0，0]；
Figure 825578DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素，具体可以为长度为11的值全为0的直线型；
Figure 118019DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure 975117DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure 200562DEST_PATH_IMAGE043
和
Figure 852123DEST_PATH_IMAGE045
均为中间值；先通过三角型结构元素对PPG检测信号
Figure 897439DEST_PATH_IMAGE008
进行腐蚀操作，再使用直线型结构元素对腐蚀结果进行膨胀操作即可得到信号
Figure 823807DEST_PATH_IMAGE043
；先通过三角型结构元素对PPG检测信号
Figure 372600DEST_PATH_IMAGE008
进行膨胀操作，再使用直线型结构元素对膨胀结果进行腐蚀操作即可得到信号
Figure 460642DEST_PATH_IMAGE045
；
Figure 258833DEST_PATH_IMAGE022
表示平滑降噪后的PPG检测信号。需要说明的是，
Figure 457734DEST_PATH_IMAGE008
的长度需要大于等于结构元素的长度，即
Figure 392192DEST_PATH_IMAGE008
的采样点的个数需要大于11。
Figure DEST_PATH_IMAGE081
也为直线型结构元素；
Figure 182293DEST_PATH_IMAGE032
为开运算；
Figure 936622DEST_PATH_IMAGE034
为闭运算；
Figure 673634DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 728178DEST_PATH_IMAGE076
均为中间值；先使用开运算对平滑降噪后的PPG检测信号
Figure 158022DEST_PATH_IMAGE022
进行第一层形态学滤波，再使用闭运算进行第二层形态学滤波即可得到
Figure 134069DEST_PATH_IMAGE036
；先使用闭运算对平滑降噪后的PPG检测信号
Figure 205930DEST_PATH_IMAGE022
进行第一层形态学滤波，再使用开运算进行第二层形态学滤波即可得到
Figure 849401DEST_PATH_IMAGE076
；
Figure DEST_PATH_IMAGE082
表示基线校准后的PPG检测信号。
需要说的是，当采用形态学滤波仅实现平滑降噪时，则基线校准可以采用其他任意的滤波算法，而当采用形态学滤波仅实现基线校准时，则平滑降噪可以采用其他任意的滤波算法，对此，本申请不作限定。
可选地，在上述经过形态学滤波对两个缓冲区中的信号进行处理之后，还可以对整个缓冲区的信号做进一步地相关性验证，进而判断整体数据是否存在异常变化趋势。此处的整个缓冲区的信号为经过上述处理后的PPG检查信号。
也即，该方法还包括：对处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号进行相关性验证；判断处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号是否为有效信号，若处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号为有效信号，则执行步骤S103，若处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号为无效信号，则将两个缓冲区清空。通过该方式可以进一步过滤无效数据，进而提高后续血氧饱和度检测地准确度。
需要说明的是，相关性验证在前述实施例中已有说明，此处不作赘述。此外，此处的验证的是整个缓冲区的变化趋势，而第一次验证的是预设时长的信号的有效性。通过两次验证可以进一步地提高验证的准确性和可靠性。
步骤S103：基于处理后的PPG检测信号，确定待检测用户的血氧饱和度。
处理后的PPG检测信号包括处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号两个信号分量，此时使用峰值检测算法检测信号的波峰和波谷，计算出两个信号的直流分量和交流分量，最后使用朗博-比尔定律计算当前血氧饱和度的结果。由于计算血氧饱和度的方式为本领域所熟知，此处不作过多赘述。
综上，在本申请实施例中，当获取到待检测用户的PPG检测信号后，采用形态学滤波算法对PPG检测信号进行处理。通过形态学滤波算法可以降低信号处理的复杂度，提高信号处理效果，进而提高血氧饱和度检测的准确性。
此外，需要说明的是，在确定待检测用户的血氧饱和度时，缓冲区可能会继续填充有效的信号。在确定待检测用户的血氧饱和度之后，电子设备还会继续对缓冲区中所有的有效信号进行处理，并继续基于处理后的缓冲区中所有的有效信号确定待检测用户的血氧饱和度。
下面结合图3，以一个完整的示例对本申请实施例提供的一种血氧饱和度检测方法进行说明。首先，电子设备获取待检测用户在进行PPG检测时预设时长的原始信号（原始信号包括第一原始信号和第二原始信号）；然后，对预设时长的原始信号进行第一次有效性验证，当预设时长的原始信号为有效信号时，将预设时长的原始信号添加至缓冲区；当预设时长的原始信号为无效信号时，将缓冲区的信号清空。在存入缓冲区后，判断缓冲区存储的信号是否达到第二预设容量，若否，则继续对新获取的预设时长的原始信号进行第一次有效验证，若是，则缓冲区内的信号为PPG检测信号，此时基于形态学滤波算法对PPG检测信号进行平滑降噪；再基于形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准。接着，再对基线校准后的PPG检测信号进行第二次有效性验证，此处的验证为对整个缓冲区进行的验证，验证通过后，则可计算出血氧饱和度，若验证未通过，则清空缓冲区，重新获取预设时长的原始信号开始验证。
请参阅图4，基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种血氧饱和度检测装置200，该装置包括：
获取模块210，用于获取待检测用户的PPG检测信号。
滤波模块220，用于基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理。
确定模块230，用于基于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度。
可选地，滤波模块220具体用于基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪。
可选地，滤波模块220还具体用于基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行基线校准。
可选地，滤波模块220还具体用于基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪；基于所述形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准。
可选地，获取模块210具体用于获取所述待检测用户在进行PPG检测时预设时长的原始信号；对所述预设时长的原始信号进行有效性验证；当所述预设时长的原始信号为有效信号时，将所述预设时长的原始信号添加至缓冲区；当所述预设时长的原始信号为无效信号时，将所述缓冲区的信号清空；其中，所述缓冲区可存储第一预设容量的信号；当所述缓冲区存储的信号达到第二预设容量时，所述缓冲区内的原始信号为所述PPG检测信号；所述第二预设容量小于所述第一预设容量。
可选地，所述预设时长的原始信号包括预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号，所述预设时长的第一原始信号及所述预设时长的第二原始信号为所述待检测用户通过不同波长的两种光源进行PPG检测生成的；所述有效性验证包括信号振幅验证、信号斜率验证、信号阈值验证及所述预设时长的第一原始信号与所述预设时长的第二原始信号之间的相关性验证的至少一种；所述缓冲区包括第一缓冲区和第二缓冲区；所述第一缓冲区用于存储有效的第一原始信号，所述第二缓冲区用于存储有效的第二原始信号；所述第一缓冲区和所述第二缓冲区存储的为同一时间段所检测到的信号；当所述第一缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，且所述第二缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，所述第一缓冲区内的第一原始信号和所述第二缓冲区内的第二原始信号为所述PPG检测信号。
可选地，确定模块230还具体用于在所述基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理之后，对处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号进行相关性验证；确定所述处理后的第一原始信号和所述处理后的第二原始信号为有效信号。
需要说明的是，由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在被运行时执行上述实施例中提供的方法。
该存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘Solid State Disk (SSD)）等。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种血氧饱和度检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测用户的PPG检测信号；
基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理；
基于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度；
其中，所述基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理包括：基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪；基于所述形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准；
基于所述形态学滤波算法进行平滑降噪的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示所述PPG检测信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素；
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure DEST_PATH_IMAGE020
均为中间值；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述形态学滤波算法进行基线校准的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure DEST_PATH_IMAGE028
；
其中，
Figure 205288DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为直线型结构元素；
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为开运算；
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为闭运算；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure DEST_PATH_IMAGE038
均为中间值；
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示基线校准后的PPG检测信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测用户的PPG检测信号，包括：
获取所述待检测用户在进行PPG检测时预设时长的原始信号；
对所述预设时长的原始信号进行有效性验证；
当所述预设时长的原始信号为有效信号时，将所述预设时长的原始信号添加至缓冲区；
当所述预设时长的原始信号为无效信号时，将所述缓冲区的信号清空；
其中，所述缓冲区可存储第一预设容量的信号；当所述缓冲区存储的信号达到第二预设容量时，所述缓冲区内的原始信号为所述PPG检测信号；所述第二预设容量小于所述第一预设容量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设时长的原始信号包括预设时长的第一原始信号和预设时长的第二原始信号，所述预设时长的第一原始信号及所述预设时长的第二原始信号为所述待检测用户通过不同波长的两种光源进行PPG检测生成的；
所述有效性验证包括信号振幅验证、信号斜率验证、信号阈值验证及所述预设时长的第一原始信号与所述预设时长的第二原始信号之间的相关性验证的至少一种；
所述缓冲区包括第一缓冲区和第二缓冲区；所述第一缓冲区用于存储有效的第一原始信号，所述第二缓冲区用于存储有效的第二原始信号；所述第一缓冲区和所述第二缓冲区存储的为同一时间段所检测到的信号；当所述第一缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，且所述第二缓冲区存储的信号达到所述第二预设容量，所述第一缓冲区内的第一原始信号和所述第二缓冲区内的第二原始信号为所述PPG检测信号。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理之后，所述方法还包括：
对处理后的第一原始信号和处理后的第二原始信号进行相关性验证；
确定所述处理后的第一原始信号和所述处理后的第二原始信号为有效信号。
6.一种血氧饱和度检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测用户的PPG检测信号；
滤波模块，用于基于形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行处理；
确定模块，用于处理后的PPG检测信号，确定所述待检测用户的血氧饱和度；
其中，所述滤波模块具体用于基于所述形态学滤波算法对所述PPG检测信号进行平滑降噪；基于所述形态学滤波算法对平滑降噪后的PPG检测信号进行基线校准；
基于所述形态学滤波算法进行平滑降噪的公式为：
Figure 965171DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure 400701DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 463421DEST_PATH_IMAGE006
；
其中，
Figure 340110DEST_PATH_IMAGE008
表示所述PPG检测信号；
Figure 162573DEST_PATH_IMAGE010
为三角型结构元素；
Figure 429606DEST_PATH_IMAGE012
为直线型结构元素；
Figure 628506DEST_PATH_IMAGE014
表示腐蚀操作；
Figure 828543DEST_PATH_IMAGE016
表示膨胀操作；
Figure 821907DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 576237DEST_PATH_IMAGE020
均为中间值；
Figure 844407DEST_PATH_IMAGE022
表示所述平滑降噪后的PPG检测信号。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被计算机运行时执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
CN202111312528.9A 2021-11-08 2021-11-08 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质 Active CN113749655B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111312528.9A CN113749655B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111312528.9A CN113749655B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113749655A true CN113749655A (zh) 2021-12-07
CN113749655B CN113749655B (zh) 2022-03-08

Family

ID=78784786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111312528.9A Active CN113749655B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113749655B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115040089A (zh) * 2022-08-16 2022-09-13 之江实验室 一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置
CN115153476A (zh) * 2022-07-08 2022-10-11 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于多维数据的睡眠评估方法、装置、电子设备及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6987994B1 (en) * 1991-09-03 2006-01-17 Datex-Ohmeda, Inc. Pulse oximetry SpO2 determination
US20070073120A1 (en) * 2005-09-29 2007-03-29 Li Li System and method for pre-processing waveforms
CN101683260A (zh) * 2008-09-28 2010-03-31 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种节律性生理信号的优化处理方法及装置
CN101732050A (zh) * 2009-12-04 2010-06-16 西安交通大学 一种基于光电容积波的呼吸率监测方法
US20130296659A1 (en) * 2012-05-01 2013-11-07 Nellcor Puritan Bennett Ireland Angle distribution technique for analyzing a physiological sensor signal
CN106096589A (zh) * 2016-07-14 2016-11-09 重庆海睿科技有限公司 基于智能终端摄像头进行短时脉率变异性分析的方法
CN108652605A (zh) * 2018-03-27 2018-10-16 上海交通大学 基于单路ppg信号的实时血压监测装置
CN109195510A (zh) * 2016-04-29 2019-01-11 飞比特公司 多信道光电容积脉搏波传感器
WO2020053003A1 (en) * 2018-09-11 2020-03-19 Koninklijke Philips N.V. System and method for measurement selection and probe guiding in a gingivitis detector
CN112315440A (zh) * 2020-10-26 2021-02-05 青岛歌尔智能传感器有限公司 心率检测方法、可穿戴设备及可读存储介质
WO2021069729A1 (en) * 2019-10-09 2021-04-15 Life Meter Srl Pulse oximetry methods, devices and systems

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6987994B1 (en) * 1991-09-03 2006-01-17 Datex-Ohmeda, Inc. Pulse oximetry SpO2 determination
US20070073120A1 (en) * 2005-09-29 2007-03-29 Li Li System and method for pre-processing waveforms
CN101683260A (zh) * 2008-09-28 2010-03-31 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种节律性生理信号的优化处理方法及装置
CN101732050A (zh) * 2009-12-04 2010-06-16 西安交通大学 一种基于光电容积波的呼吸率监测方法
US20130296659A1 (en) * 2012-05-01 2013-11-07 Nellcor Puritan Bennett Ireland Angle distribution technique for analyzing a physiological sensor signal
CN109195510A (zh) * 2016-04-29 2019-01-11 飞比特公司 多信道光电容积脉搏波传感器
CN106096589A (zh) * 2016-07-14 2016-11-09 重庆海睿科技有限公司 基于智能终端摄像头进行短时脉率变异性分析的方法
CN108652605A (zh) * 2018-03-27 2018-10-16 上海交通大学 基于单路ppg信号的实时血压监测装置
WO2020053003A1 (en) * 2018-09-11 2020-03-19 Koninklijke Philips N.V. System and method for measurement selection and probe guiding in a gingivitis detector
WO2021069729A1 (en) * 2019-10-09 2021-04-15 Life Meter Srl Pulse oximetry methods, devices and systems
CN112315440A (zh) * 2020-10-26 2021-02-05 青岛歌尔智能传感器有限公司 心率检测方法、可穿戴设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王金亮: "心电信号的预处理及R波检测的研究", 《山东大学硕士学位论文》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115153476A (zh) * 2022-07-08 2022-10-11 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于多维数据的睡眠评估方法、装置、电子设备及介质
CN115153476B (zh) * 2022-07-08 2023-06-06 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于多维数据的睡眠评估方法、装置、电子设备及介质
CN115040089A (zh) * 2022-08-16 2022-09-13 之江实验室 一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置
CN115040089B (zh) * 2022-08-16 2022-12-06 之江实验室 一种基于深度学习的脉搏波峰值检测与分类的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN113749655B (zh) 2022-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113749655B (zh) 一种血氧饱和度检测方法、装置，电子设备及存储介质
Obeid et al. Evaluation of arterial stiffness by finger–toe pulse wave velocity: optimization of signal processing and clinical validation
US10973423B2 (en) Determining health markers using portable devices
WO2012051300A2 (en) Method and system for detection and rejection of motion/noise artifacts in physiological measurements
JP2010227602A (ja) 信号品質に基づく予め設定されたフィルタパラメータの選択
JP5948831B2 (ja) 測定装置、測定方法、プログラム及び記録媒体
CA2401534A1 (en) A system and a computer program for the determination of quantities relating to the circulatory system of a patient
CN108992054B (zh) 一种脉搏信号峰值点检测方法及装置
KR101656746B1 (ko) 혈당농도 보정 장치 및 방법
CN111035395A (zh) 血氧饱和度信号分析方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113017623B (zh) 一种低灌注血氧饱和度的测量方法、设备和存储介质
JP6947227B2 (ja) 脈波算出装置、脈波算出方法及び脈波算出プログラム
TWI504378B (zh) 脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀
US10548520B2 (en) Non-invasive optical measurement of blood analyte
Aguirregomezcorta et al. Learning about reflective PPG for SpO2 determination using Machine Learning
WO2020220403A1 (zh) 疲劳状态检测方法、装置、设备及存储介质
CN107405086A (zh) 测定装置、测定方法及程序
Ahn Wave detection in acceleration plethysmogram
CN111588385A (zh) 一种血氧饱和度测量方法、装置、存储介质及电子设备
TWI805081B (zh) 生理參數測量方法及電子裝置
US20060064021A1 (en) Detection and correction of catheter line distortion in blood pressure measurements
EP4292522A1 (en) Systems and methods for determining a fluid responsiveness parameter, its reliability and a hemodynamic parameter
CN113658172B (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备
WO2005083396A1 (en) Continuous wave optical imaging assuming a scatter-law
JP2018192182A (ja) 測定装置及び測定方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant