CN117137456A - 一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 - Google Patents
一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117137456A CN117137456A CN202311330924.3A CN202311330924A CN117137456A CN 117137456 A CN117137456 A CN 117137456A CN 202311330924 A CN202311330924 A CN 202311330924A CN 117137456 A CN117137456 A CN 117137456A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blood pressure
- signal
- pulse wave
- channel
- channels
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 58
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000010247 heart contraction Effects 0.000 claims description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 6
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 abstract description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000013186 photoplethysmography Methods 0.000 description 11
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 1
- 206010047513 Vision blurred Diseases 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 239000002220 antihypertensive agent Substances 0.000 description 1
- 229940127088 antihypertensive drug Drugs 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 230000007211 cardiovascular event Effects 0.000 description 1
- 210000000748 cardiovascular system Anatomy 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 230000005802 health problem Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
- A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
-
- 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
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
- A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
-
- 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
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
Abstract
该发明公开了一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法，涉及生物医学领域。本发明利用多光谱相机获取多个光波段的脉搏波信号，并利用不同波段脉搏波间细微差异以及多个脉搏波之间的关联来估计血压，增强了不同波长光对应的脉搏波信号中所携带信息的独立性，也减少了信息损失；且同时利用不同波长光对应的脉搏波信号能够抑制测量中出现的运动干扰和环境噪声，提高了测量的准确性。本发明测量血压仅需采集一个视频信号，相对于同时采集PPG信号和ECG信号测量血压以及同时采集多个部位PPG信号测量血压的方法，该方法明显降低了血压测量操作的复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及生物医学领域，尤其涉及一种基于可见光视觉的非接触式血压测量系统。
背景技术
高血压是最常见的心血管疾病，也是世界各地人口过早死亡的主要原因，根据世界卫生组织统计的数据，全世界大约有12.8亿30-79的成年人患有高血压。高血压是指血管压力过高，国内成年人高血压的诊断标准为≥130/80毫米汞柱，高血压会导致头痛、视力模糊等症状，也可能引发或加重其他健康问题如心脏病、中风等。高血压不易根治，因此除服用降压药物外，还需要实时监测血压变化以了解血压健康状况；除此之外，一些急性心血管疾病发作时会在血压上有强烈的反映，如血压突然显著升高。综上所述，血压监测对治疗高血压和降低心血管疾病死亡率有着重要的意义，实现精确、便捷的血压测量十分必要。
非侵入式的袖带血压测量仪通过加压的方式获取血压信息，其测量结果准确，广泛应用于医院等各种场景，但袖带在使用过程中会压迫患者身体组织造成疼痛，且该测量仪无法实现连续监测。随着光电容积脉搏波描记法(photoplethysmography，PPG)的发展，利用光学原理可以非侵入地、无痛地获取脉搏波信号，其中脉搏波是由心脏的搏动沿动脉血管和血流向外传播而形成的，包含血压、血氧、呼吸率等信息。直接基于该脉搏波信号估计血压存在一定可行性，但精确度普遍较低，建立模型的难度也较高，且使用该方法还需要直接贴附人体皮肤采集PPG信号，这限制了不少应用场景。在PPG的基础上，非接触式光电容积脉搏波描记法(remote PPG，rPPG)就可以实现非接触式的脉搏波获取，这种非接触式的脉搏波获取方式在不能近距离接触的特殊环境下有着极大的优势。其中rPPG信号普遍使用摄像机采集，且绝大多数摄像机是多光谱的，例如可见光红绿蓝(RGB)摄像机采集的rPPG信号就包含RGB三个通道的信号，分别由三种波长的光产生。只取其中一个通道的信号估计血压具有可行性，但估计血压的准确性极低，不能在现实中应用；将三个通道的信号融合为一个rPPG信号，再利用融合信号估计血压可以改善单个通道信号估计准确性低的问题，但融合操作具有一定的复杂性，且融合过程中可能会产生信号丢失，一定程度上也损失了测量的准确性。除此之外，基于脉搏波传递时间(pulse transit time，PTT)估计血压的方法也被广泛研究，PTT定义为心脏波动时血液从心血管系统中一点流动到另一点的时间，其能反映血液流动速度，与血压有极高的相关性，常见的PTT是通过心电信号与PPG或多PPG获得，在一定程度上增加了信号采集的复杂程度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是通过可见光测量血压，实现一种非接触式、便捷、准确的血压测量系统。
本发明采用的技术方案如下：一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法，该方法包括：
步骤1：使用多光谱摄像机采集人体视频信号并选取追踪最佳感兴趣区域(Regionof Interest，ROI)，同时使用连续电子血压仪测量实时连续血压；其中多光谱摄像机分辨率至少为720p，根据脉搏波频率设置帧率范围为15-30fps，采集部位不限，其中最佳感兴趣区域为视频中皮肤区域；
步骤2：转化视频信号为各通道的时间序列信号；
步骤2.1：将采集的图像分为三个通道的图像，分别为红色光谱带、绿色光谱带以及蓝色光谱带的图像；
步骤2.2：通道分离后再分别计算各通道图像最佳感兴趣区域中的平均像素灰度值，并将该计算值作为对应通道信号该时刻的幅度值，该时间序列信号即为原始脉搏波信号；
步骤3：预处理原始脉搏波信号；
对各通道的原始脉搏波信号采取相同的预处理方式，去除非脉搏波成分，具体操作包括去噪、去漂移、去直流分量、去异常点；
步骤4：提取信号关联特征；
提取各个通道脉搏波的半幅脉宽、心脏收缩期上升面积，再对各通道中提取的特征两两求差、两两求比；定位各个通道脉搏波的收缩期波峰、波谷，斜率最大点，直接计算各通道间以上特征点的时间差、幅度差；
步骤5：构建血压估计模型并建立血压测量系统；
重复以上4个步骤，提取不同样本特征，根据所有样本特征以及实时血压测量值构建血压估计模型，血压估计模型的输入为步骤4提取的信号关联特征，输出为血压值；利用该估计模型建立血压测量系统。
进一步的，步骤5中构建的血压估计模型为多元线性回归模型，用步骤4中的一部分特征和实时血压值构成训练集，得到回归模型的回归参数。
本发明相对于背景技术中介绍的方法存在着极大的优势，如下：
本发明创新性地利用多光谱相机获取多个光波段的脉搏波信号，并利用不同波段脉搏波间细微差异以及多个脉搏波之间的关联来估计血压，增强了不同波长光对应的脉搏波信号中所携带信息的独立性，也减少了信息损失；且同时利用不同波长光对应的脉搏波信号能够抑制测量中出现的运动干扰和环境噪声，提高了测量的准确性。
本发明测量血压仅需采集一个视频信号，相对于同时采集PPG信号和ECG信号测量血压以及同时采集多个部位PPG信号测量血压的方法，该方法明显降低了血压测量操作的复杂度；
本发明不限制信号采集区域，任何暴露在摄像机面前的皮肤区域都可用于血压测量，因此在实际运用中，不需要限制使用者的运动状态。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为视频信号及参考血压获取装置。
图3为单个通道脉搏波信号可提取的特征。
图4为每两通道脉搏波信号间的时间差特征。
图5为每两通道脉搏波信号间的幅度差特征。
具体实施方式
本发明提供的是一种基于可见光视觉的非接触式血压测量系统。其核心是利用不同波长的可见光对应的脉搏波信号之间的关联特征来估计血压，实现无创、非接触、精确的血压测量，其具体实施方案如下，其中以RGB三个波长的光为例：
步骤一：采集人体视频信号并选取追踪最佳ROI，同时测量参考连续血压值。在光亮环境下，使用RGB摄像机采集人体视频信号，在不被遮挡的情况下，被试在摄像机前正常工作学习。具体实施时可根据实际情况选择视频分辨率、帧率以及视频采集时间等参数。最佳ROI中包括大块皮肤像素且皮肤像素点占比不少于95％。采集视频信号的同时，使用电子血压仪测量实时连续血压，作为血压参考值。
步骤二：生成RGB三通道原始脉搏波信号。分离每一帧视频图像的三个通道，分别计算三个通道ROI区域中的平均像素灰度值，该灰度值即为时间序列信号的幅度值，由此获得的时间序列信号即为原始脉搏波信号。计算公式如下：
其中，n为图像帧数，N为像素总数，X(n)代表第n帧图像的平均像素灰度值，Sn代表第n帧图像对应的ROI，f(r,c)代表在像素点(r,c)的像素值。
步骤三：预处理原始脉搏波信号，去除非脉搏波成分。对原始三个通道的脉搏波信号使用相同的预处理方式，其中使用小波变换去除基线漂移；通过减去信号平均值的方法去除直流分量；其中信号中幅度值超过信号幅度平均值三倍的点即被视为异常点，这些点被直接删除。
步骤四：提取各波长可见光对应脉搏波信号间关联特征。分别提取RGB三个通道信号间的对比关联特征和直接关联特征。本具体实施方案以RGB三个通道的视频信号为例，血液对三种波长的光的吸收程度不同，且三个波长的光穿透皮肤的深度也不同，其中红光能穿透至皮肤深层，因此红色通道的脉搏波信号通常携带着动脉血液容量变化的相关信息，同理绿色通道的脉搏波信号携带小动脉及静脉的容量变化信息，而蓝色通道的脉搏波信号一般只包含皮肤表层机械运动的信息。三个通道的脉搏波信号携带着不同的信息，即各个通道脉搏波信号中一些特征也会存在差异，通过对比各通道信号的特征，提取各通道信号间的对比关联特征，可以挖掘出有关血压的信息，其中对比的特征可以是PWHA、收缩期时间(Tsys)、收缩期信号上升面积(Ssys)、收缩末期至重搏切迹的时间等。再根据心动周期中血液从心脏流出到达动脉，再通过静脉流回心脏的传播过程，可以推断出红色通道的脉搏波信号最先感知到血液容量的变化，其次是绿蓝光，因此通过提取各通道信号间直接关联特征，如时间差和幅度差，也可以估计血压。提取以上特征的关键是信号相关特征点的定位，具体特征提取示例如下：
对比关联特征以RG两通道信号间PWHA之比和RG两通道信号收缩期上升面积之差为例。通过定位脉搏波单个周期内最大值和最小值可计算出PPG幅度，通过PPG幅度定位半幅点，再计算半幅点之间的时间差即可得到PWHA，最后再简单地计算RG两通道信号PWHA的比值即可得到RG两通道信号间PWHA之比。RG两通道信号收缩期上升面积可以通过积分的方式获取，首先通过峰值检测定位周期内信号的波谷和波峰，再计算两点之间的积分即可得到上升面积，最后只需简单计算差值就可得到RG两通道信号收缩期上升面积之差这一特征。
直接关联特征以R通道斜率最大点和G通道舒张期末期点时间差为例。R通道的斜率最大点可以通过脉搏波信号一阶导的波峰定位到，G通道的舒张期末期点可以通过脉搏波信号的波谷定位到，直接计算两个点的时间差就可得到RG两信号间的时间差特征。
步骤五：构建血压估计模型并建立血压测量系统，应用于实际测量。重复以上五个步骤，提取不同样本的特征及参考血压，利用这些样本特征以及参考血压训练血压估计回归模型。最后构建血压测量系统，其中系统的输入为人体视频信号，输出为被测的实时血压以及血压健康状态。
Claims (2)
1.一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法，该方法包括：
步骤1：使用多光谱摄像机采集人体视频信号并选取追踪最佳感兴趣区域，同时使用连续电子血压仪测量实时连续血压；其中多光谱摄像机分辨率至少为720p，根据脉搏波频率设置帧率范围为15-30fps，采集部位不限，其中最佳感兴趣区域为视频中皮肤区域；
步骤2：转化视频信号为各通道的时间序列信号；
步骤2.1：将采集的图像分为三个通道的图像，分别为红色光谱带、绿色光谱带以及蓝色光谱带的图像；
步骤2.2：通道分离后再分别计算各通道图像最佳感兴趣区域中的平均像素灰度值，并将该计算值作为对应通道信号该时刻的幅度值，该时间序列信号即为原始脉搏波信号；
步骤3：预处理原始脉搏波信号；
对各通道的原始脉搏波信号采取相同的预处理方式，去除非脉搏波成分，具体操作包括去噪、去漂移、去直流分量、去异常点；
步骤4：提取信号关联特征；
提取各个通道脉搏波的半幅脉宽、心脏收缩期上升面积，再对各通道中提取的特征两两求差、两两求比；定位各个通道脉搏波的收缩期波峰、波谷，斜率最大点，直接计算各通道间以上特征点的时间差、幅度差；
步骤5：构建血压估计模型并建立血压测量系统；
重复以上4个步骤，提取不同样本特征，根据所有样本特征以及实时血压测量值构建血压估计模型，血压估计模型的输入为步骤4提取的信号关联特征，输出为血压值；利用该估计模型建立血压测量系统。
2.如权利要求1所述的一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法，其特征在于，步骤5中构建的血压估计模型为多元线性回归模型，用步骤4中的一部分特征和实时血压值构成训练集，得到回归模型的回归参数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311330924.3A CN117137456A (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311330924.3A CN117137456A (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117137456A true CN117137456A (zh) | 2023-12-01 |
Family
ID=88899002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311330924.3A Pending CN117137456A (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117137456A (zh) |
-
2023
- 2023-10-13 CN CN202311330924.3A patent/CN117137456A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107529646B (zh) | 一种基于欧拉影像放大的无接触式心率测量方法及装置 | |
| Tasli et al. | Remote PPG based vital sign measurement using adaptive facial regions | |
| Secerbegovic et al. | Blood pressure estimation using video plethysmography | |
| CN111345803B (zh) | 一种基于移动设备摄像头的心率变异性测量方法 | |
| EP3133985B1 (en) | A method and a device for non invasive blood pressure measurement | |
| Huang et al. | Image based contactless blood pressure assessment using Pulse Transit Time | |
| US10206612B2 (en) | Methods and systems for extracting venous pulsation and respiratory information from photoplethysmographs | |
| US10694959B2 (en) | Image based blood pressure monitoring method | |
| CN113288092B (zh) | 一种基于视频提取脉搏波的血压检测方法及终端 | |
| CN112233813A (zh) | 一种基于ppg的非接触式无创心率呼吸测量方法及系统 | |
| CN111387959A (zh) | 一种基于ippg的非接触式生理参数检测方法 | |
| CN111839488A (zh) | 基于脉搏波的无创连续血压测量装置和方法 | |
| WO2021111436A1 (en) | System and method for physiological measurements from optical data | |
| Bhat et al. | The biophysical parameter measurements from PPG signal | |
| CN117137456A (zh) | 一种基于可见光视觉的非接触式血压测量方法 | |
| Gupta et al. | Denoising and Analysis of PPG Acquired From Different Body Sites Using Savitzky Golay Filter | |
| Bajraktari et al. | Methods of Contactless Blood Pressure Measurement: A Systematic Review | |
| CN104688199A (zh) | 一种基于皮肤色素浓度差分的非接触式脉搏测量方法 | |
| Patil et al. | A camera-based pulse transit time estimation approach towards non-intrusive blood pressure monitoring | |
| CN114246570A (zh) | 峰值信噪比和皮尔森相关系数融合的近红外心率检测方法 | |
| EP4260801A2 (en) | High resolution blood perfusion imaging using a camera and a pulse oximeter | |
| US20230056557A1 (en) | System and method for pulse transmit time measurement from optical data | |
| CN114209299B (zh) | 一种基于ippg技术的人体生理参数检测通道选择的方法 | |
| Nasrullah et al. | Vision-Based Heart and Breath Rate Monitoring Using Skin Color and Motion | |
| CN116439680A (zh) | 一种基于人脸视频的非接触式血压测量方法 |
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 |