非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，特別是涉及非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法和非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著都市工作節(jié)奏加快，各類(lèi)人群的生活壓力與日倶增，其中患有潛在慢性疾病人群更是超過(guò)了國(guó)際平均比例。針對(duì)日常生活環(huán)境中，實(shí)時(shí)對(duì)脈搏、呼吸、血氧信號(hào)等生命體征進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)慢性疾病的監(jiān)控和預(yù)防有重大意義。
[0003]目前，針對(duì)日常生活場(chǎng)景下的各類(lèi)人群生命體征信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)控需借助可穿戴設(shè)備(如電子手環(huán)、頸圈、背心等)實(shí)現(xiàn)。然而，佩戴可穿戴設(shè)備本身會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)一定不適感；并且，雖然可穿戴設(shè)備能對(duì)用戶(hù)脈搏、呼吸、體動(dòng)等日常體征信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄，但采集的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度不高，數(shù)據(jù)反映信息的真實(shí)性不強(qiáng)，不利于對(duì)日常生活中個(gè)體的精準(zhǔn)監(jiān)控。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，本發(fā)明提供一種非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法和裝置，能夠避免佩戴可穿戴設(shè)備帶給用戶(hù)的不適感，且提高采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。
[0005]本發(fā)明一方面提供一種非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法，包括:
[0006]以非接觸方式獲取包含用戶(hù)體征的壓力信號(hào)，將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，該電信號(hào)為包括有脈搏、呼吸及噪聲的混疊體征信號(hào)；
[0007]濾除混疊體征信號(hào)中的工頻噪聲，從混疊體征信號(hào)中分離出呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào)；
[0008]對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到脈率;對(duì)呼吸信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到呼吸率。
[0009]本發(fā)明另一方面提供一種非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的裝置，包括:
[0010]采集模塊，用于以非接觸方式獲取包含用戶(hù)體征的壓力信號(hào)；以及，用于將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，該電信號(hào)為包括有脈搏、呼吸及噪聲的混疊體征信號(hào)；
[0011]處理模塊，用于濾除混疊體征信號(hào)中的工頻噪聲，從混疊體征信號(hào)中分離出呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào)；
[0012]特征提取模塊，用于對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到脈率;對(duì)呼吸信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到呼吸率。
[0013]上述技術(shù)方案的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法和裝置，通過(guò)以非接觸方式獲取包含用戶(hù)體征的壓力信號(hào)，將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，所述該電信號(hào)為包括有脈搏、呼吸及噪聲的混疊體征信號(hào);濾除混疊體征信號(hào)中的工頻噪聲，從混疊體征信號(hào)中分離出呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào);對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到脈率;對(duì)呼吸信號(hào)進(jìn)行特征值提取，得到呼吸率。一方面，克服用戶(hù)因接觸式裝置長(zhǎng)期接觸帶來(lái)的不適感，另一方面，在信號(hào)識(shí)別方面，檢測(cè)準(zhǔn)確率和識(shí)別準(zhǔn)確度方面與傳統(tǒng)醫(yī)用接觸式體征信號(hào)獲取裝置相當(dāng)，并且方案的運(yùn)算復(fù)雜度更低。
【附圖說(shuō)明】
[0014]圖1為實(shí)施例一的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法的示意性流程圖；
[0015]圖2為對(duì)脈搏信號(hào)進(jìn)行特征值提取得到脈率的示意性流程圖；
[0016]圖3為對(duì)呼吸信號(hào)進(jìn)行特征值提取得到呼吸率的示意性流程圖；
[0017]圖4為實(shí)施例二的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法的示意性流程圖；
[0018]圖5為實(shí)施例三的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的裝置的示意性結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0020]本發(fā)明提供的實(shí)施例包括非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法實(shí)施例，還包括相應(yīng)的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的裝置實(shí)施例。以下分別進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0021]實(shí)施例一:
[0022]圖1為實(shí)施例一的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法的示意性流程圖；如圖1所示，本實(shí)施例的非接觸式檢測(cè)生命體征信號(hào)的方法包括如下步驟SI至S3，各步驟詳述如下:
[0023]SI，以非接觸方式獲取包含用戶(hù)體征的壓力信號(hào)，將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，該電信號(hào)為包括有脈搏、呼吸及噪聲的混疊體征信號(hào)；
[0024]其中，用戶(hù)體征包括體動(dòng)、脈搏和呼吸信號(hào)等，本實(shí)施例中，需監(jiān)測(cè)的用戶(hù)體征指的是脈搏和呼吸信號(hào)。
[0025]步驟SI的具體實(shí)現(xiàn)方式可為:通過(guò)預(yù)先設(shè)置的壓電傳感器(例如壓電陶瓷信號(hào)采集器)獲取包含用戶(hù)脈搏、呼吸等體征的壓力信號(hào);所述壓力信號(hào)可包括用戶(hù)頭部、背部、胸部或頸部等部位產(chǎn)生的壓力信號(hào)。壓力傳感器的數(shù)量為一個(gè)或多個(gè)。具體如:用戶(hù)睡眠時(shí)，可通過(guò)預(yù)先設(shè)置在被子、床墊或枕頭下的壓電傳感器獲取包含用戶(hù)脈搏、呼吸等體征的壓力信號(hào)；日常生活中，可通過(guò)設(shè)置在衣物上的壓電傳感器獲取包含用戶(hù)脈搏、呼吸等體征的壓力信號(hào)?？梢岳斫獾氖牵€可通過(guò)其它類(lèi)似的非接觸方式獲取包含用戶(hù)體征的壓力信號(hào)，本發(fā)明對(duì)此不作窮舉。本發(fā)明方案中，由于用戶(hù)與壓力信號(hào)獲取裝置不直接接觸，因此不存在不適感。
[0026]其中，壓電陶瓷信號(hào)采集器可實(shí)現(xiàn)壓力信號(hào)到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，即將獲取的壓力信號(hào)以電壓或電流的信號(hào)形式輸出給對(duì)應(yīng)的處理器設(shè)備;本發(fā)明對(duì)壓電陶瓷信號(hào)采集器不作限定。
[0027]壓電陶瓷信號(hào)采集器以非接觸的方式將用戶(hù)體征的壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，即獲取了初始化的混疊體征信號(hào)。
[0028]S2，濾除混疊體征信號(hào)中的工頻噪聲，從混疊體征信號(hào)中分離出呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào)；
[0029]由于信號(hào)獲取方式非直接接觸，導(dǎo)致獲取的體征信號(hào)信噪比低，且多路體征信號(hào)(如呼吸、脈搏、體動(dòng)等)在時(shí)間上混疊，不易區(qū)分。因此，首先需對(duì)上述混疊體征信號(hào)進(jìn)行去噪，以濾除混疊體征信號(hào)的工頻噪聲。
[0030]具體的，可采用兩種方式濾除混疊體征信號(hào)的工頻噪聲:一是通過(guò)小波去噪方法濾除混疊體征信號(hào)的工頻噪聲;二是通過(guò)特定的陷波器濾除混疊體征信號(hào)的工頻噪聲。
[0031]進(jìn)一步的，基于不同體征信號(hào)頻率特征的差異化，可從混疊體征信號(hào)中分離出各體征信號(hào)。針對(duì)脈搏信號(hào)和呼吸信號(hào)，其分離方式具體可包括:1.設(shè)計(jì)截至頻率性能較好的Butterworth濾波器(巴特沃斯帶通濾波器)以分頻輸出呼吸信號(hào)、脈搏信號(hào);2.將混疊體征信號(hào)進(jìn)行小波分解，分解出呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào)。
[0032]作為一優(yōu)選實(shí)施方式，可根據(jù)壓電陶瓷信號(hào)采集器的采樣頻率，建立一個(gè)5秒信號(hào)處理緩存空間，壓電陶瓷信號(hào)采集器每秒傳輸?shù)臄?shù)據(jù)(即混疊體征信號(hào))先經(jīng)過(guò)一個(gè)50Hz的陷波器，濾除其中的工頻噪聲，然后將信號(hào)存入所述信號(hào)處理緩存空間；當(dāng)所述信號(hào)處理緩存空間存滿(mǎn)后，將混疊體征信號(hào)通過(guò)不同頻率的濾波器以得到呼吸信號(hào)和脈搏信號(hào)。具體如:根據(jù)人體的呼吸頻率特性，設(shè)計(jì)一個(gè)0.1-0.5Hz的巴特沃斯帶通濾波器，將混疊體征信號(hào)通過(guò)0.1-0.5Hz的巴特沃斯帶通濾波器，獲得出呼吸信號(hào);根據(jù)人體的脈搏頻率特性，設(shè)計(jì)一個(gè)40Hz的低通濾波器，將混疊體征信號(hào)通過(guò)40Hz的低通濾波器，得出脈搏信號(hào)。
[0033]具體的，通過(guò)小波分解從混疊體征信號(hào)中分離獲得脈搏信號(hào)的原理可為:首先，采用基于小波變換的時(shí)域峰值定位算法，利用小波分解混疊體征信號(hào)，得出在某一小波尺度上信號(hào)表現(xiàn)的時(shí)域特征，過(guò)程可為:直接利用小波分解混疊體征信號(hào)，得出在某一小波尺度上，信號(hào)特征表現(xiàn)最為突出的特征點(diǎn)，即識(shí)別出信號(hào)的時(shí)域特征，根據(jù)信號(hào)的時(shí)域特征建立對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗函數(shù)，采用峰值檢測(cè)法得出粗略脈搏信號(hào)的特征;接著，采用小波變換的過(guò)零點(diǎn)算法對(duì)粗略脈搏信號(hào)進(jìn)行去噪，過(guò)程可為:先使用離散小波變換來(lái)去噪，使用尺度為8的墨西哥草帽小波變換來(lái)獲取平均系數(shù)，然后在一定范圍內(nèi)查找平均系數(shù)大的點(diǎn)，在這個(gè)點(diǎn)附近左右各0.2秒時(shí)間窗內(nèi)尋找最大值和最小值來(lái)檢測(cè)QRS波;為了提升QRS波檢測(cè)精度，可采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)匹配濾波器來(lái)檢測(cè)QRS波，過(guò)程:先使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)噪聲白化濾波器來(lái)降低心電信號(hào)中的低頻能量，消除那些非線性和非統(tǒng)計(jì)特性的低頻噪聲，再使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)匹配濾波器模板來(lái)檢測(cè)QRS波;最后，在檢測(cè)到脈搏信號(hào)QRS波后，采用差分閾值法提升檢測(cè)精度，具體過(guò)程可為:利用心電信號(hào)的一階差分和二階差分的平方和來(lái)檢測(cè)R波，通過(guò)輸出脈沖的寬度來(lái)比較精確地估計(jì)R波的寬度;再采用基于形態(tài)濾波的差分閾值法提取脈搏波，通過(guò)構(gòu)造開(kāi)、閉運(yùn)算的各種形態(tài)濾波器，以及結(jié)構(gòu)元素，對(duì)去噪后的脈搏信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以突出脈搏波信號(hào)