CN115590489A - 一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，属于非接触生命体征检测领域，具体为：首先，调频连续波雷达采集来自待测人体胸膛的回波信号，随后经变分模态分解探测人体目标的心率值，以基于心率引导的脉搏波提取方法在区间内进行重定位，获得干扰较小的脉搏波信号，再通过VMD分解将不同模态以心率为标准筛选后相加，去除呼吸、身体轻微运动对脉搏波信号带来的干扰，基于心率恢复获取较为纯净的有效脉搏波信号波形，之后从中提取血压相关的时间特征，构建血压估测模型，提取心脏收缩与扩张的周期进行血压预测。本发明所提出的无接触连续性血压监测算法能精准鲁棒地实现血压估测，为实现长期实时无接触血压监测提供了可能。

Description

一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法

技术领域

本发明属于非接触生命体征检测领域，具体涉及一种基于调频连续波雷达(FMCW)的无接触血压监测方法。

背景技术

高血压是最常见的慢性病，据统计，中国约有2.45亿高血压患者。因此，在日常生活中对血压进行长期连续监测对保障身体健康，早期疾病预警具有重要意义。传统血压检测方法主要以袖带式血压计为主，也有研究在人体表面贴附电极实现血压监测^[1]-[3]。这些需要将传感器贴附于人体表面，易给受测者带来不适感，难以实现长时血压测量。

调频连续波(FMCW)雷达能获取高精度的距离、角度和信号相位等信息，已有基于FMCW雷达的无接触呼吸心跳监测研究^[4]-[6]。

目前，有一些基于接触式与无接触传感器结合的研究。Makiko等用多普勒雷达和压电手指脉冲传感器之间的时延计算脉搏波速度^[7]。Tang等用单频连续波雷达探测心跳胸部运动和手腕脉搏信号，探究两者峰值时间差的相关性^[8]。

无接触血压测量也愈发引人注意。

Zhao等用数字中频连续波多普勒雷达获取由中央主动脉引起的体表微小形变估算血压^[9]。Tomoyuki等用多普勒雷达获取心脏扩张与收缩周期推导血压值^[10]。Marie等使用连续波雷达建立了数据集^[11]。Shuzo等基于长短期记忆网络模型探究血压监测^[12]。

但是，由于呼吸和其他微小的肢体运动可能会给雷达探测脉搏波带来畸变，影响血压精度和连续性。

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发明内容

针对无接触血压测量中存在微动干扰，影响血压精度等问题，本发明提出了一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，可以精准鲁棒地进行血压监测，为实现长期实时无接触血压监测提供了可能。

所述基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，具体步骤如下：

步骤一、针对待测人体，FMCW雷达发射频率随时间线性增加的信号进行目标探测，并计算接收信号；

其发射信号x_T(τ)表示为：

其中，A为雷达发射信号的幅度，f_c为发射信号的起始频率，B为发射信号的带宽，T_c为发射信号的持续时间，φ(t)为相位噪声。

雷达接收信号表示为：

其中，α表示缩放系数，

表示发射信号飞行时间，d为待测人体到雷达天线的距离，c为光速。

步骤二、将发射信号与接收信号经I/Q路混合，并滤波后得到信号y(t)：

其中A′为接收信号的幅度，λ为接收信号的波长。

步骤三、基于心率引导，对信号y(t)进行重定位，在距离维度和虚拟天线维度进行快速傅里叶变换，得到距离-方位角图M[r,a,t]；

FMCW雷达装配多根发射和接收天线，形成虚拟天线组；经采样量化的波束成形后，接收三维数组信号，进行快速傅里叶变换后，用距离-方位角图M[r,a,t]表示；r,a,t分别为信号y(t)传输的距离、信号y(t)的方位角和信号y(t)的时间维度。

步骤四、针对距离-方位角图每一个距离和方位角形成的单元，计算各单元中信号的能量，选取具有最大能量的单元(r₀,a₀)所对应的相位信号

即为来自人体胸膛的生命体征信号；

(r₀,a₀)为最大能量单元的距离和方位角。

每个单元中信号能量通过平方和的形式计算，即

x_i为雷达采样的接收信号值，n为信号长度。

步骤五、以能量最大单元(r₀,a₀)为中心，划定胸膛回波的有效区域RoI，满足条件：

Δr表示人体胸膛厚度的一半值，Δa表示方位角限定范围，根据雷达摆放位置确定。

步骤六、对区域RoI内每条模态信号分别进行快速傅里叶变换，得到各自对应的频谱，并计算各心跳频率所占能量占频谱总能量的比值ratio，选取比值ratio最大的模态信号，即为人体脉搏波信号。

针对第i条模态信号s_i,

为该模态信号频谱中对应的心跳频率所占能量；

为该模态信号频谱的总能量；则比值ratio为：

步骤七、对生命体征的相位信号

做变分模态分解，获得具有不同中心频率的模态信号；

如下所示：

其中，{μ_i}对应变分模态分解后随时间变化的第i个模态信号分量，{ω_i}对应分解后随时间变化的第i个模态信号中心频率，γ为随时间变化的拉格朗日乘数算子，β为二次惩罚因子，δ(t)为狄拉克函数，f(t)为人体脉搏波信号。

步骤八、对中心频率落在正常心率范围内的模态信号进行快速傅里叶变换，得到目标心率f_hr；

步骤九、基于心率辅助，通过变分模态分解将人体脉搏波信号的不同模态信号，以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，去除呼吸、身体轻微运动带来的干扰，获取较为纯净的脉搏波形；

将重定位得到的人体脉搏波信号进行变分模态分解，并以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，如下式所示：

其中，s_p为纯净脉搏波形，u(i)为分解后得到的第i个子模态信号，f_i为第i个子信号的中心频率；Δf为频率筛选范围。

步骤十、基于纯净脉搏波形，计算心脏收缩周期和跳动周期，预测舒张压与收缩压，进行血压预测。

舒张压和收缩压表示为：

其中，DBP_es、PP_es、SBP_es分别为舒张压、脉压和收缩压的预测值。

β为预设参数，可根据结果调优，DBP₀、PP₀、τ_f0和T₀为个性化参数，τ_f为脉搏波形中波峰到波谷的时差的平均值，T为波峰到波峰的时差的平均值。

本发明的优点在于：

1)、一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，通过FMCW雷达，实现非接触血压监测，避免了传感器接触皮肤的不便，为长时连续健康监测系统提供了可能。

2)、一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，通过心率重定位，在距离-方位角维度获得了来自心跳的更精确的脉搏波信号。

3)、一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，通过基于心率辅助的干扰去除方法，减少了身体微动和呼吸等干扰，避免了在血压测量过程中测试人员需屏住呼吸等繁琐要求，获得了较为纯净的脉搏波信号，为后续血压预测确立基础。

附图说明

图1是本发明一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法原理图；

图2是本发明一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法流程图；

图3是本发明实施例中FMCW(IWR1843BOOST)雷达对受试者进行数据采集的示意图；

图4是本发明用以血压计舒张压和预测舒张压、血压计收缩压和预测收缩压绘制的Bland-Altman图；

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细介绍。

无接触连续性血压监测是生命体征监测领域的研究热点，调频连续波(FMCW)雷达适用于无接触提取脉搏波信号，基于此本发明提出了一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，如图1所示。考虑到特定个体血压变化与心跳频率密切相关，首先，FMCW雷达采集来自待测人体胸膛的回波信号，提取距离、方位角和时间信息，随后经变分模态分解(VMD)探测人体目标的心率值，以基于心率引导的脉搏波提取方法在区间内进行重定位，获得干扰较小的脉搏波信号，再通过VMD分解将不同模态以心率为标准筛选后相加，去除呼吸、身体轻微运动对脉搏波信号带来的干扰，基于心率恢复获取较为纯净的有效脉搏波信号波形，之后从中提取血压相关的时间特征，构建血压估测模型，提取心脏收缩与扩张的周期进行血压预测。通过在自然静坐场景下对15名受试者进行测试，平均舒张压准确率为94.3％，平均收缩压准确率为94.4％；可知，本发明所提出的无接触连续性血压监测算法能精准鲁棒地实现血压估测，为实现长期实时无接触血压监测提供了可能。

所述基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，如图2所示，具体步骤如下：

步骤一、针对待测人体，FMCW雷达发射频率随时间线性增加的信号进行目标探测，并计算接收信号；

其发射信号x_T(τ)表示为：

其中，A为雷达发射信号的幅度，f_c为线性调频信号的起始频率，B为发射信号的带宽，T_c为发射信号的持续时间，φ(t)为相位噪声。

雷达接收信号即回波信号，表示为发射信号的移位和缩放，表示为：

其中，α表示缩放系数，

表示发射信号飞行时间，d为人体到雷达天线的距离，c为光速。

步骤二、将发射信号与接收信号经I/Q路混合，并滤波后得到信号y(t)：

其中A′为接收信号的幅度，λ为发射信号或接收信号的波长。

步骤三、基于心率引导，对信号y(t)进行重定位，在距离维度和虚拟天线维度进行快速傅里叶变换，得到距离-方位角图M[r,a,t]；

实际应用中，FMCW雷达装配多根发射和接收天线，形成虚拟天线组，来探测角度信息；经采样量化的波束成形后，接收三维数组信号，进行快速傅里叶变换后，用距离-方位角图M[r,a,t]表示；

r,a,t分别为信号y(t)传输的距离、信号y(t)的方位角和信号y(t)的时间维度。

距离和方位角都是一定范围，例如0-3米，以雷达为中心正负60度，30秒的数据。

步骤四、针对距离-方位角图每一个距离和方位角形成的单元，计算各单元中信号的能量，选取具有最大能量的单元(r₀,a₀)所对应的相位信号

即为来自人体胸膛的生命体征信号；

(r₀,a₀)为最大能量单元的距离和方位角。

每个单元只对应一个信号，信号能量通过平方和的形式计算，即

x_i为雷达采样的接收信号值，n为信号长度。

步骤五、以能量最大单元(r₀,a₀)为中心，划定胸膛回波的有效区域RoI，满足条件：

Δr表示人体胸膛厚度的一半值，Δa表示方位角限定范围，根据雷达摆放位置确定。

人体的前胸宽度约50cm，厚度约10-15cm。因此选取Δr＝7.5cm，Δa＝60°。

步骤六、对区域RoI内每条模态信号分别进行快速傅里叶变换，得到各自对应的频谱，并计算各心跳频率所占能量占频谱总能量的比值ratio，选取比值ratio最大的模态信号，即为人体脉搏波信号。

针对第i条模态信号s_i,

为该模态信号频谱中对应的心跳频率所占能量；

为该模态信号频谱的总能量；则比值ratio为：

步骤七、对生命体征的相位信号

做变分模态分解，获得具有不同中心频率的模态信号；

为进一步分离呼吸、心跳信号，对该相位信号

做变分模态分解，获得具有不同中心频率的模态信号，如下所示：

其中，{μ_i}对应变分模态分解后随时间变化的第i个模态信号分量，{ω_i}对应分解后随时间变化的第i个模态信号中心频率，γ为随时间变化的拉格朗日乘数算子，β为二次惩罚因子，δ(t)为狄拉克函数，f(t)为人体脉搏波信号，

为对t求偏导。

步骤八、对中心频率落在正常心率范围内的模态信号进行快速傅里叶变换，得到目标心率f_hr；

步骤九、基于心率辅助，通过变分模态分解将目标脉搏波信号的不同模态信号，以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，去除呼吸、身体轻微运动带来的干扰，获取较为纯净的脉搏波形；

将重定位得到的目标脉搏波信号进行变分模态分解，并以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，如下式所示：

其中，s_p为纯净脉搏波形，u(i)为分解后得到的第i个子模态信号，f_i为第i个子信号的中心频率，为了尽可能提取到心跳相关的全部子信号，选取Δf＝0.5Hz；Δf为频率筛选范围，以尽可能提取到与血压相关的全部子信号，并区分呼吸、身体微动等频率干扰。由此可得到纯净的脉搏波信号，基于信号的波形特征，实现血压监测。。

步骤十、基于纯净脉搏波形，计算心脏收缩周期和跳动周期，预测舒张压与收缩压，进行血压预测。

根据Tomoyuki等人的推导，舒张压和收缩压表示为：

其中，DBP_es、PP_es、SBP_es分别为舒张压、脉压和收缩压的预测值。

β为预设参数，可根据结果调优，DBP₀、PP₀、τ_f0和T₀为个性化参数，τ_f为脉搏波形中波峰到波谷的时差的平均值，T为波峰到波峰的时差的平均值。

当胸部靠近雷达时，心脏扩张，雷达信号的相位增加；当胸部远离雷达时，心脏收缩，雷达信号的相位减少，则τ_f为心跳信号相位减少，即心脏收缩周期，T为心脏跳动周期。基于纯净脉搏波信号，计算收缩周期τ_f和跳动周期T，代入上式即可预测舒张压与收缩压。

实施例：

1.1FMCW雷达基本原理

首先，FMCW雷达发射信号的频率随时间线性增长，设从发射到接收信号间隔时间为τ₀

τ₀＝2d/c

其中，d为雷达与人体的距离，c为光速；根据相似关系可知：

其中f_b为发射与反射频率之差，B为线性调频脉冲带宽，τ_s为调频脉冲周期的一半，可有：

人体到每根接收天线的差分距离Δd导致信号的快速傅里叶变换(FFT)峰值发生相位变化，其关系为

其中，

为相位变化量，λ为波长。若接收天线间的距离为D，则Δd＝D sinθ，可推导出方位角为

胸部运动主要取决于心跳和呼吸：

其中，d₁为天线到胸部的距离，f₁为呼吸频率，

表示胸部呼吸的相位，ρ_h(t)表示心脏振动脉冲信号，

和

表示振动幅度。

1.2基于心率引导的脉搏波提取

首先，在距离和方位角确定的区域内发现雷达采集范围能量最大的人体心跳信号；对该信号做VMD分解，以正常人心率范围构建带通滤波器，模态信号经滤波后提取到目标的心率值，如下所示：

s.t.∑_kμ_k＝f

其中，{μ_k}和{ω_k}分别对应分解后的第k个模态分量和中心频率，δ(t)为狄拉克函数。

但是，人体轻微运动和呼吸导致的胸膛起伏，使得能量最大的信号可能是受到污染的，所以本实施例选取了该条信号的周围区域，由心跳引起的心率所占能量占该条信号总能量的比值，重定位选出占比最大的一条，视作污染最小的的心跳信号：

其中，E_hr为心率所占能量，E_signal为该条信号总能量，目标心率由VMD分解后获得。

1.3基于心率辅助的运动干扰消除

重定位心跳波形后，仍存在部分微动干扰，将其再进行VMD分解，如下所示：

其中，pureheartwave为纯净波形，u(i)为VMD分解后得到的第i个子模态信号，f_u(i)为第i个子模态信号FFT变换后峰值对应的频率，hr为此前的目标心率。

将每个子模态信号做FFT变换，记录峰值对应的频率，与目标心率进行比较，选定以其为中心的一定区间，将峰值所对应频率落在该区间内的子模态信号叠加，作为最终心跳周期的纯净波形。

1.4基于波形特征的血压映射

舒张压和收缩压可以表示为^[11]

其中，DBP_es、PP_es、SBP_es分别为舒张压、脉压和收缩压的预测值。可以认为当胸部靠近雷达时，心脏扩张，雷达信号的相位增加，当胸部远离雷达时，心脏收缩，雷达信号的相位减少，则τ_f为心跳信号相位减少，即心脏收缩周期，T为波峰间的时差，即心脏跳动周期，β为系数，DBP₀、PP₀、τ_f0和T₀为个性化参数。

本实验测试场景如图3所示，使用FMCW(IWR1843BOOST)雷达采集数据；受试者坐在椅子上并平稳呼吸，雷达放置在胸前约15厘米处，与胸口齐平。受试者左臂有袖带式血压计作为结果对比和个性化参数设置，右手手指夹有美国FDA认证的血氧仪，作为心率参考值。15位20-50岁的受试者参与实验。每位分别进行10次数据采集，每次30秒，以5秒为滑动窗口切分为三组15秒的数据，即每位有30组数据。血压计起始测量时间与信号采集开始时间一致。DBP₀、PP₀、τ_f0和T₀分别取后十组测量的平均值，T和τ_f取15秒内的均值，预测前二十组数据的血压值。

采用准确率和数据一致性分析两种评价指标。准确率计算公式为

其中BP_es为预测血压值，BP_re为血压计示数。

通过统计受试者经平滑处理的心率值，与血氧仪的心率值对比，准确率为94.47％，可见基于心率的波形优化方法和运动干扰消除是可信的。15位受试者的平均舒张压预测准确率为94.3％，平均收缩压预测准确率为94.4％。与文献[11]相比，舒张压和收缩压预测准确率分别提高了2.5％和3.2％。

针对所有受试者数据，分别以血压计舒张压和预测舒张压、血压计收缩压和预测收缩压绘制了Bland-Altman图，如图4所示。横轴为两种方法血压的平均值，纵轴为两种方法血压的差值，平均值即为差值的均值，±1.96SD所表示的虚线涵盖的区间即为95％一致性界限，SD为差值的标准差，当绝大多数差值落在95％一致性界限内，且其平均值接近于0时，即认为两种方法具有较好的一致性。图中，上方舒张压图的95％一致性界限为[-10.5，10.3]，血压计舒张压与预测舒张压差值的绝大多数散点都落在该区间内，且均值为-0.1，下方收缩压图同理，说明该文所提方法与血压计测量具有较高的一致性。

本实施例在15名受试者的数据实验中，平均收缩压和舒张压预测准确率分别为94.4％和94.3％。经Bland-Altman图分析，与血压计测量方法具有较高的一致性。未来将进一步修正测量精度，并在高血压心脏病人群进行测试推广。

Claims (7)

1.一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，具体步骤如下：

首先，调频连续波雷达采集来自待测人体胸膛的回波信号，提取距离、方位角和时间信息，得到距离-方位角图M[r，a，t]；针对距离-方位角图中每个单元，计算各单元中信号的能量，选取具有最大能量的单元(r₀，a₀)所对应的相位信号

作为人体的生命体征信号；

然后，对生命体征的相位信号

做变分模态分解，获得具有不同中心频率的模态信号；对中心频率落在正常心率范围内的模态信号进行快速傅里叶变换，得到目标心率f_hr；

同时，以能量最大单元(r₀，a₀)为中心，划定回波的有效区域Roi；对区域RoI内每条模态信号分别进行快速傅里叶变换，得到各自对应的频谱，通过计算各心跳频率所占能量占频谱总能量的比值ratio，选取最大比值的模态信号，作为人体脉搏波信号；

接着，基于心率辅助，通过变分模态分解将人体脉搏波信号的不同模态信号，以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，去除呼吸、身体轻微运动带来的干扰，获取较为纯净的脉搏波形；

最后，基于纯净脉搏波形，计算心脏收缩周期和跳动周期，预测舒张压与收缩压，进行血压预测；

舒张压和收缩压表示为：

其中，DBP_es、PP_es、SBP_es分别为舒张压、脉压和收缩压的预测值；

β为预设参数，根据结果调优；DBP₀、PP₀、τ_f0和T₀为个性化参数，τ_f为脉搏波形中波峰到波谷的时差的平均值，T为波峰到波峰的时差的平均值。

2.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述得到距离-方位角图的具体过程为：

首先、针对待测人体，调频连续波雷达发射频率随时间线性增加的信号进行目标探测，并计算接收信号；

其发射信号x_T(τ)表示为：

其中，A为雷达发射信号的幅度，f_c为发射信号的起始频率，B为发射信号的带宽，T_c为发射信号的持续时间，φ(t)为相位噪声；

雷达接收信号表示为：

其中，α表示缩放系数，

表示发射信号飞行时间，d为待测人体到雷达天线的距离，c为光速；

然后、将发射信号与接收信号经I/Q路混合，并滤波后得到信号y(t)：

其中A′为接收信号的幅度，λ为接收信号的波长；

最后、基于心率引导，对信号y(t)进行重定位，在距离维度和虚拟天线维度进行快速傅里叶变换，得到距离-方位角图M[r，a，t]；

r，a，t分别为信号y(t)传输的距离、信号y(t)的方位角和信号y(t)的时间维度。

3.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述计算距离-方位角图中各单元信号的能量，通过平方和的形式得到：即

x_i为雷达采样的接收信号值，n为信号长度。

4.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述划定回波的有效区域RoI，满足条件：

Δr表示人体胸膛厚度的一半值，Δa表示方位角限定范围，根据雷达摆放位置确定。

5.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述计算比值ratio公式如下：

针对第i条模态信号s_i，

为该模态信号频谱中对应的心跳频率所占能量；

为该模态信号频谱的总能量；则比值ratio为：

6.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述对生命体征的相位信号

做变分模态分解，获得具有不同中心频率的模态信号；

如下所示：

其中，{μ_i}对应变分模态分解后随时间变化的第i个模态信号分量，{ω_i}对应分解后随时间变化的第i个模态信号中心频率，γ为随时间变化的拉格朗日乘数算子，β为二次惩罚因子，δ(t)为狄拉克函数，f(t)为人体脉搏波信号。

7.如权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的无接触血压监测方法，其特征在于，所述对人体脉搏波信号进行变分模态分解，并以目标心率f_hr为标准筛选后叠加，如下式所示：

其中，s_p为纯净脉搏波形，u(i)为分解后得到的第i个子模态信号，f_i为第i个子信号的中心频率；Δf为频率筛选范围。

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