CN114515142A - 信号品质指数的评估电路 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种信号品质指数的评估电路，包含：环境传感器、零相位滤波器以及评估电路。环境传感器用于感测周边状态以产生修正参考信号。零相位滤波器信号可传输地连接于环境传感器，零相位滤波器用于依据生理信号及修正参考信号产生干净生理信号，其中干净生理信号包含多个周期信号，且每个周期信号具有生理数值。评估电路信号可传输地连接于零相位滤波器，评估电路依据干净生理信号的该些周期信号的生理数值中的一或多个计算标准值域，及判断每个周期信号对应的生理数值与标准值域之间的差异量，评估电路更依据该些差异量计算并输出信号品质指数。

Description

信号品质指数的评估电路
技术领域
本发明关于一种信号品质指数的评估电路，特别关于一种可以排除生理信号中的噪声并评估生理信号品质的信号品质指数的评估电路。
背景技术
心血管疾病已被证实与心率及血压有高度相关性。血压是指在循环系统中由血液产生的压力，因血压与心跳的力度(Force)、频率以及动脉壁的弹性与直径密切相关，所以血压经常为诊断及治疗的目的而被量测。若血压未被良好地控制，更可能导致心脏病、中风、心衰竭等问题。因此，通过人工智能领域的技术提升血压量测的精准度更显得非常重要。
血压量测的技术已发展多年，且根据估算血压值的方式，血压量测可以分为以压脉带(Cuff)量测及非压脉带(Cuff-less)量测两种方式。相较于以压脉带的量测方式，非压脉带的量测方式在操作上更加简便且更可以连续地量测。
近年的非压脉带的量测方式更包含以心电图(Electrocardiogram，ECG)与光体积变化描记图(Photoplethysmography，PPG)进行量测。然而，此两种方式测得的信号通常都会因基线飘移(Baseline Wander)、电力线干扰(Power line interference，PLI)及肌电噪声等效应而不尽理想，尽管以截止频率进行信号处理，医护人员或研究人员仍然难以仅通过目测的方式判读处理过后的信号是否准确。
发明内容
鉴于上述，本发明提供一种以满足上述需求的信号品质指数的评估电路。
依据本发明一实施例的信号品质指数的评估电路，包含：一环境传感器，用于感测周边状态以产生一修正参考信号；一零相位滤波器，信号可传输地连接于该环境传感器，该零相位滤波器用于依据一生理信号及该修正参考信号产生一干净生理信号，其中该干净生理信号包含多个周期信号，且每一该些周期信号具有一生理数值；以及一评估电路，信号可传输地连接于该零相位滤波器，该评估电路依据该干净生理信号的该些周期信号的该些生理数值中的一或多个计算一标准值域，及判断每一该些周期信号对应的该生理数值与该标准值域之间的一差异量，该评估电路更依据该些差异量计算并输出一信号品质指数。
综上所述，依据本发明一或多个实施例所示的信号品质指数的评估电路，可以有效地排除心电信号因受测者的动作或呼吸而产生的噪声，且可以有效地排除脉搏信号因外界环境光而产生的噪声，并且避免在滤波的过程中引入不期望的相移。并且，在后续的信号分析上，更可以有效地区分出适合用于计算血压值的生理信号。
以上关于本发明说明书内容的说明及以下的实施方式的说明用以示范与解释本发明的精神与原理，并且提供本发明的专利申请范围更进一步的解释。
附图说明
图1为依据本发明一实施例所示出的信号品质指数的评估电路的方块图。
图2A为示出了心电信号的波型示例图。
图2B为示出了对应图2A的心电信号的干净生理信号的波型图。
图2C为示出了对应图2B的干净生理信号的平均波型图。
图3A为依据本发明一实施例所示出的生理数值的分布示例图。
图3B为依据本发明一实施例所示出的生理数值的另一分布示例图。
图4A为示出了脉搏信号的波型示例图。
图4B为示出了对应图4A的脉搏信号的干净生理信号的波型图。
图5A为依据500笔的30秒的干净生理信号所对应的预估信号品质指数所示出的统计图。
图5B为依据500笔的30秒的干净生理信号所对应的信号品质指数所示出的统计图。
其中，附图标记：
10 环境传感器
101 加速度计
102 光传感器
20 零相位滤波器
30 评估电路
40 生理信号传感器
RF1、RF2 修正参考信号
EC 心电信号
PUL 脉搏信号
CL1、CL2 干净生理信号
PS1、PS2 周期信号
Norm 标准值域
P1～P3 点
G1～G3 第一组周期信号～第三组周期信号
TH 信号品质门槛值
具体实施方式
以下在实施方式中详细叙述本发明的详细特征以及优点，其内容足以使本领域技术人员了解本发明的技术内容并据以实施，且根据本说明书所公开的内容、权利要求书及说明书附图，本领域技术人员可轻易地理解本发明相关的目的及优点。以下的实施例进一步详细说明本发明的观点，但非以任何观点限制本发明的范畴。
需先说明的是，本发明所示的信号品质指数的评估电路可以感测环境以产生参考信号，因此在感测例如为心电信号、体积变化描记等生理信号时，可以依据参考信号对生理信号进行信号处理，借此输出较精准的生理信号。
请参考图1，图1为依据本发明一实施例所示出的信号品质指数的评估电路的方块图。本发明的信号品质指数的评估电路包含一环境传感器10、一零相位滤波器20以及一评估电路30，其中环境传感器10信号可传输地连接于零相位滤波器20；零相位滤波器20信号可传输地连接于评估电路30。
环境传感器10用于感测周边状态以产生一修正参考信号RF1或RF2，即环境传感器10感测受测者的动作或感测周围环境光亮度；零相位滤波器20用于依据一生理信号及修正参考信号RF1或RF2产生一干净生理信号CL1或CL2，其中干净生理信号CL1或CL2包含多个周期信号，且每一该些周期信号具有一生理数值。据此，评估电路10可以依据干净生理信号CL1或CL2的该些周期信号的生理数值计算出一标准值域，进一步计算每一该些周期信号的生理数值与该标准值域之间的差异量，以依据该些差异量计算并输出一信号品质指数(Signal quality index，SQI)。
简言之，上述的生理信号可以是心电信号EC或脉搏信号PUL，所以环境传感器10较佳包含一加速度计101及一光环境传感器102，零相位滤波器20即可依据加速度计101及光环境传感器102感测得的信号，对从生理信号传感器40接收的心电信号EC或脉搏信号PUL进行信号处理，以产生对应的干净生理信号CL1或CL2，因此评估电路30可以计算干净生理信号CL1或CL2的信号品质指数，以判断干净生理信号CL1或CL2是否为可用的生理信号。以下将先以生理信号作为心电信号EC进行说明。
请接着一并参考图1及图2A，其中图2A为示出了心电信号的示例图，即图2A示出心电图(Electrocardiogram，ECG)的波型示例图。因为生理信号传感器40量得的心电信号EC为原始数据(Raw data)，所以如图2A所示，其心电图所呈现的波型可能因受测者呼吸或走路等移动或运动因素而有基线飘移的现象。
因此，在生理信号传感器40感测心电信号EC的同时，加速度计101可以感测环境状态以感测受测者的动作所引入的噪声。举例而言，若在生理信号传感器40感测心电信号EC时受测者正在走动，感测得的心电信号EC即可能引入约2赫兹的噪声，因此加速度计101可以用于感测因受测者的动作而产生的运动信号，并以此运动信号作为所述的修正参考信号RF1。换言之，修正参考信号RF1即为对应该2赫兹的噪声的信号。
当零相位滤波器20收到心电信号EC及修正参考信号RF1后，零相位滤波器20依据修正参考信号RF1计算因受测者的动作而产生的噪声的频率(例如，走路时引入的约2赫兹的噪声)，以通带(Pass band)滤波及阻带(Stop band)滤波的方式滤出频率例如为3赫兹到45赫兹的信号，或是滤出频率例如为0.5赫兹到50赫兹的信号，并以此滤出的信号作为干净生理信号CL1。
详言之，因一般滤波器虽然能够滤掉噪声信号，但是其可能同时造成相移增加或其他不期望的现象。因此，通过零相位滤波器20滤波可以避免在滤波的过程中引入相移，并同时滤出期望频带的信号。
干净生理信号CL1的波型图即如图2B所示，图2B为示出了对应图2A的心电信号的干净生理信号CL1的波型图，且干净生理信号CL1具有多个周期信号PS1，一个周期信号PS1例如为一个波峰(R波的波峰)到下一个波峰之间的信号，或是一个波谷到下一个波谷之间的信号，本发明不对周期信号PS1的划分方式予以限制。
评估电路30接着对干净生理信号CL1的一或多个周期信号PS1执行信号可用度的分析，其分析方式可以包含以平均值分析、以相关性(Correlation)分析或是以分布模型分析。
评估电路30以平均值分析干净生理信号CL1的实施方式可以是先基于一或多个周期信号PS1的生理数值计算一标准值域，计算出标准值域的方式可以是计算该些生理数值的一或多个的一平均值，其中以平均值得到的一个周期信号PS1可以是如图2C所示，但是计算出标准值域的方式也可以是计算该些生理数值的一或多个的中位数或众位数等，本发明不以此为限。计算该些生理数值的平均值可以以如下的公式(1)实现：
Figure BDA0002785912020000051
其中，
Figure BDA0002785912020000061
为干净生理信号CL1的中一或多个的周期信号PS1的生理数值的平均值；ci(x)为干净生理信号CL1的每一该些周期信号PS1的生理数值；N为该些周期信号PS1的总数。
评估电路30并基于每个生理数值与平均值之间的差异量计算信号品质指数，即评估电路30可以计算出该些差异量中落于一门槛值域内的数量，并以差异量落于门槛值域的数量对该些差异量的总数量的比例作为所述的信号品质指数。
此外，请参考图3A，其中图3A为依据本发明一实施例所示出的生理数值的分布示例图，图3A中每一个点皆代表高维度的一个周期信号的生理数值。
当评估电路30计算出平均值
Figure BDA0002785912020000062
后，即可以平均值
Figure BDA0002785912020000063
作为中心点而划分出标准值域Norm，且每一生理数值与为平均值
Figure BDA0002785912020000064
的中心点有一距离，评估电路30可以计算每一生理数值对应的距离是否不大于标准值域Norm的中心点到其椭圆圆周的距离，并判断距离不大于标准值域Norm的中心点到其椭圆圆周的距离的生理数值为可用的周期信号PS1，以进一步计算距离不大于标准值域Norm的中心点到其椭圆圆周的距离的生理数值占所所有生理数值的比例，并以该比例作为信号品质指数。简言之，落在标准值域Norm的生理数值即为干净生理信号CL1中可用的周期信号PS1(在图3A中以x表示)；落在标准值域Norm外的生理数值即为干净生理信号CL1中可能为异常的周期信号PS1(在图3A中以正方形表示)。具体而言，因同一个受测者的生理数值多会集中在一个范围内，因此评估电路30可以计算该些生理数值中落在标准值域Norm占所有的生理数值的比例，并以计算得的比例值作为信号品质指数。并且，因一个维度(dimension)可能对应到一个公差(例如，标准差)，即每个维度可能对应到各别的标准值域，所以如图3A所示，标准值域Norm呈现为椭圆形形状，且其包围的生理数值即为在此公差(标准差)内的生理数值。
当落在标准值域Norm的生理数值的占比达一门槛比例时，表示干净生理信号CL1的信号品质指数是高的，即干净生理信号CL1适合用于后续估算血压值；反之，当落在标准值域Norm的生理数值的占比未达门槛比例时，表示干净生理信号CL1的信号品质指数较低，不适合用于后续估算血压值。
请参考图3B，图3B为依据本发明一实施例所示出的生理数值的分布图，图3B中每一个点皆代表高维度的一个周期信号的生理数值。相似于图3A，标准值域Norm可以是图中所示的曲线，而图中以原点标记的数据点为干净生理信号CL1中与标准值域Norm之间的距离在预设范围内的周期信号PS1；以星号标记的数据点为干净生理信号CL1中与标准值域Norm之间的距离超过预设范围的周期信号PS1。因此，评估电路30可以基于以原点标记的数据点占图3B中所有数据点的比例计算出干净生理信号CL1的信号品质指数。
如上所述，评估电路30也可以分布模型分析干净生理信号CL1，其实施方式为基于干净生理信号CL1的该些周期信号PS1的生理数值建立一高斯分布模型，其中高斯分布模型的信赖区间即为标准值域，平均值
Figure BDA0002785912020000071
即为高斯分布模型的峰值。评估电路30计算该些生理数值与平均值
Figure BDA0002785912020000072
之间的差异量，并以差异量落于门槛值域的生理数值占所有生理数值的比例作为信号品质指数，评估电路30判断该比例是否达信赖区间的比例，并于判断差异量落于门槛值域的生理数值的数量达信赖区间的比例时判断干净生理信号CL1适合用于后续估算血压值。
此外，评估电路30以相关性分析干净生理信号CL1的实施方式也可以是计算干净生理信号CL1的每一生理数值与生理数值的平均值之间的相关性，并基于计算出的相关性进一步算出干净生理信号CL1的信号品质指数。以相关性计算干净生理信号CL1的信号品质指数可以以如下的公式(2)实现：
Figure BDA0002785912020000073
其中，CSQI(x)即为信号品质指数；
Figure BDA0002785912020000074
为该些周期信号PS1的生理数值ci(x)与平均值
Figure BDA0002785912020000075
的相关性；N为该些周期信号PS1的总数。因此，当信号品质指数CSQI(x)达期望值时，则表示干净生理信号CL1适合用于后续计算血压值。
以图2A及图2B为例，当心电信号EC为如图2A所示的原始数据时，其信号品质指数CSQI(x)仅为66％；而当心电信号EC为如图2B所示的干净生理信号CL1时，其信号品质指数CSQI(x)达97％。依据上述一或多个实施例，不仅可以对心电信号EC进行信号处理以取得干净生理信号CL1，更可以判断干净生理信号CL1是否为可用的信号，以让后续血压值的计算可以更准确。
相似于心电信号EC的信号处理及计算其信号品质指数的方式，脉搏信号PUL也会经过零相位滤波器20的信号处理以产生对应的干净生理信号CL2，评估电路30即可计算干净生理信号CL2的信号品质指数。
详细而言，在生理信号传感器40感测脉搏信号PUL的同时，光环境传感器102可以感测环境以感测周围环境光引入的噪声。举例而言，若在生理信号传感器40感测脉搏信号PUL时周围有环境光，因此，如图4A所示的30秒的脉搏信号的波型图，感测得的脉搏信号PUL即可能引入周围环境光造成的噪声，所以光环境传感器102可以用于感测周围环境光以产生光信号，并以此光信号作为所述的修正参考信号RF2。
当零相位滤波器20收到脉搏信号PUL及修正参考信号RF2后(即光环境传感器102感测得的光信号)，零相位滤波器20依据修正参考信号RF2计算周围环境光造成的噪声的频率，以通带滤波的方式滤出频带例如为0.5赫兹到5赫兹的信号，并以此滤出的信号作为干净生理信号CL2。
干净生理信号CL2的波型图即如图4B所示，评估电路30接着对干净生理信号CL2的一或数个周期信号PS2执行信号可用度的分析，其分析方式除了可以包含如上述的平均值分析、相关性分析或是分布模型分析之外，也可以包含移动平均(Moving average)分析。
详细而言，所以如图4B所示，在30秒的波型上的每个P1～P3点皆对应到一个正规值，评估电路30依据点P1～P3的正规值的累积数量建立直方图(Histogram)，其中直方图的横轴为正规值，纵轴为正规值的累积数量，评估电路30即可基于该直方图的偏斜度(Skewness)计算一预估信号品质指数。基于直方图的偏斜度计算预估信号品质指数可以以如下的公式(3)实现：
Figure BDA0002785912020000081
其中，xi为干净生理信号CL2的每一周期信号P2的生理数值；
Figure BDA0002785912020000082
为周期信号P2的生理数值的平均值；σ为周期信号P2的生理数值的标准差；N为干净生理信号CL2的信号长度。以公式(3)计算得图4A所示的30秒的脉波信号PUL的预估信号品质指数(SSQI)为0.5610；图4B所示的30秒的干净生理信号CL2的预估信号品质指数(SSQI)为0.7499。
然而，如图5A所示，图5A为依据500笔的30秒的干净生理信号CL2所对应的预估信号品质指数所示出的统计图，若是仅基于直方图的偏斜度计算预估信号品质指数，则可能使预估信号品质指数较低的干净生理信号被误判为具有高预估信号品质指数的信号。换言之，图5中所示的G1～G3分别代表“好”、“普通”及“不好”的干净生理信号CL2中的数个周期信号PS2，其中因第二组周期信号G2及第三组周期信号G3的分布范围较广，使得三组周期信号G1～G3在纵轴上的值有很大程度的重叠，即“不好”的第三组周期信号G3也包含了较高的预估信号品质指数，因此即使设定了信号品质门槛值TH，仍可能取得信号品质为“不好”的第三组周期信号G3。
因此，本发明先计算关联于该偏斜度预估信号品质指数(SSQI)，并基于预估信号品质指数(SSQI)及移动平均计算信号品质指数(SMAS_OUT的SQI)。以移动平均计算一取样时段内的干净生理信号CL2的信号品质指数可以以如下的公式(4)实现：
Figure BDA0002785912020000091
其中，σMA(x)为取样时段的干净生理信号CL2的移动平均的标准差，该取样时段在此实施例中为30秒；Flat(x)为干净生理信号CL2的波型的函数，当信号为非平缓(Non-flat)信号时Flat(x)为0，当信号为平缓信号时Flat(x)为1；n为该些周期信号P2中峰值为离群值的数量，以图5A为例，n为峰值大于Q3+(Q3-Q1)×1.5的数量。
请接着参考图5B，图5B为依据500笔的30秒的干净生理信号CL2所对应的信号品质指数所示出的统计图，即图5B为以公式(4)计算信号品质指数(SMAS_OUT的SQI)所建立的统计图，且因为公式(4)更考虑了移动平均的标准差σMA(x)的参数，所以在图5B所呈现的统计图中，三组周期信号G1～G3在纵轴上的重叠程度小，且“不好”的第三组周期信号G3的分布范围相较于图5A更小，因此更可以区分出三组周期信号G1～G3的差异。
据此，不仅可以降低第二组周期信号G2及第三组干净生理信号G3的分布范围，降低三组周期信号G1～G3在纵轴上的重叠程度，更可以通过调整信号品质门槛值TH而取得信号品质指数较高的干净生理信号CL2。
另需特别说明的是，对应心电信号EC的信号品质指数较佳地是以平均值、相关性或是分布模型的方式计算；对应脉搏信号PUL的信号品质指数较佳地是以移动平均的方式计算，但心电信号EC的信号品质指数的计算方式也可以包含移动平均，且脉搏信号PUL的信号品质指数的计算方式也可以包含平均值、相关性或是分布模型，本发明不以此为限。
综上所述，依据本发明一或多个实施例所示的信号品质指数的评估电路，可以有效地排除心电信号因受测者的动作或呼吸而产生的噪声，且可以有效地排除脉搏信号因外界环境光而产生的噪声，并且避免在滤波的过程中引入不期望的相移。并且，在后续的信号分析上，更可以有效地区分出适合用于计算血压值的生理信号。

Claims (10)

1.一种信号品质指数的评估电路，其特征在于，该信号品质指数的评估电路包含：
一环境传感器，用于感测周边状态以产生一修正参考信号；
一零相位滤波器，信号可传输地连接于该环境传感器，该零相位滤波器用于依据一生理信号及该修正参考信号产生一干净生理信号，其中该干净生理信号包含多个周期信号，且每一该些周期信号具有一生理数值；以及
一评估电路，信号可传输地连接于该零相位滤波器，该评估电路依据该干净生理信号的该些周期信号的该些生理数值中的一或多个计算一标准值域，及判断每一该些周期信号对应的该生理数值与该标准值域之间的一差异量，该评估电路更依据该些差异量计算并输出一信号品质指数。
2.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路计算该标准值域包含：该评估电路计算该些生理数值中的一或多个的一平均值，并以该平均值作为该标准值域。
3.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路计算该标准值域包含：该评估电路以该些生理数值中的一或多个建立一分布模型，并以该分布模型的一信赖区间作为该标准值域。
4.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路依据该些差异量计算该信号品质指数为：该评估电路计算该些差异量中小于一门槛值的数量占所有的该些差异量的总数的一比例，并以该比例作为该信号品质指数。
5.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路依据该些差异量计算该信号品质指数为：该评估电路依据每一该些差异量计算一相关性，并依据该相关性与该些周期信号的总数计算该信号品质指数。
6.如权利要求5所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路依据该相关性与该些周期信号的总数计算该信号品质指数为：该评估电路依据一信号品质指数公式计算该信号品质指数，其中该信号品质指数公式为：
Figure FDA0002785912010000021
其中，CSQI(x)为该信号品质指数；ci(x)为每一该些周期信号的该生理数值；
Figure FDA0002785912010000022
为用于计算该标准值域的每一该些周期信号的该生理数值的一平均值；
Figure FDA0002785912010000023
为每一该些周期信号的该生理数值与该些生理数值的该平均值的一相关性；N为该些周期信号的总数。
7.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路依据该些差异量计算该信号品质指数为：该评估电路基于该些差异量计算一偏斜度，并依据该偏斜度与一移动平均计算该信号品质指数。
8.如权利要求7所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路依据该偏斜度与该移动平均计算该信号品质指数为：该评估电路依据一信号品质指数公式计算该信号品质指数，其中该信号品质指数公式为：
Figure FDA0002785912010000024
其中，SMAS_OUTSQI(x)为该信号品质指数；σMA(x)为对应一取样时段的该干净生理信号的该移动平均的一标准差；SSQI(x)为关联于该偏斜度的一预估信号品质指数；Flat(x)为该干净生理信号波型的函数；n为该些周期信号中峰值为离群值的数量。
9.如权利要求8所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该评估电路为依据一预估信号品质指数公式计算该预估信号品质指数，其中该预估信号品质指数公式为：
Figure FDA0002785912010000025
其中，xi为每一该些周期信号的该生理数值；
Figure FDA0002785912010000026
为用于计算该标准值域的每一该些周期信号的该生理数值的一平均值；σ为每一该些周期信号的该生理数值的一标准差；N为该干净生理信号的一信号长度。
10.如权利要求1所述的信号品质指数的评估电路，其特征在于，该环境传感器包含一加速度计或一光传感器。
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