基于分段式变步长截断误差LMS算法的心率信号提取

自适应滤波对于心率信号这类非平稳随机信号处理是一种有效的方法。提出了一种分段式变步长截断误差LMS算法，采用自回归预测滤波器估计出通过超声多普勒传感器采集到的心率信号中的噪声，用它作为自适应噪声抵消系统中的参考信号，其结果是抵消了主输入通道中的部分噪声，使信噪比提高了36个dB左右，实现了心率信号的提取。     

基于心冲击信号的心率检测方法

针对现有基于心冲击描记图进行心率检测存在的抗干扰性不足问题,提出一种鲁棒的心率检测模型,首先对原始信号中受干扰的片段进行补偿重构,然后将J峰作为特征波形,通过基于J峰频段的滤波与差分增强处理放大特征,并设计改进的峰值提取算法定位心跳点,进而得到心率估计值。实验结果表明,所用模型对于不同情形下的心冲击描记图信号均表现出良好的适应性,逐拍检测平均覆盖率为98.3%,平均准确率为98.4%。心率输出结果与金标准一致性高,误差范围控制在[±]5%以内,且运算实时性好,可以为临床或家庭保健提供良好的心率检测方案。     

基于指端脉搏波视频信号的心率稳定检测算法

目的:研究一种基于脉搏波的稳定检测心率的算法。 方法:提出一种基于快速独立成分分析（FastICA）算法处理指端脉搏波视频信号。首先通过手机摄像头采集手指视频,在每帧图片中提取感兴趣区域（ROI）,根据每个区域中像素灰度值的变化得到血液容积变化的时序曲线;然后通过对ROI进行RGB通道分离和FastICA后,分别选取红、绿色分量与盲源分离后的估计信号进行相关性分析,筛选出相关性最大的作为后续提取心率的信号,并与波峰法测得的心率进行对比,得到一种稳定的心率检测算法,并利用SPSS软件做相关性分析。 结果:选取R、G通道信号的一致性在95%以上,基于FastICA的算法与统计波峰法获取心率的一致性在95%以上。 结论:FastICA算法能够有效地提高心率测量的稳定性,实验结果验证了该方法的可行性和有效性,对于基于脉搏波的人体生理参数获取具有重要意义。     

用于诱发电位提取的自适应噪声抵消算法

自适应噪声抵消是提取诱发电位的较好方法，但原算法中噪声参考输入中包含的信号分量造成了输出信号的衰减和畸变，使得诱发电位提取的效果很差，无法使用，根据诱发电位的信号的特点，作者提出了改进的自适应噪声抵消算法，达到了噪声抵消对信号和噪声统计关系的要求，仿真测试和临床实验都证明改进后的算法性能大为改善。     

基于三轴加速度传感器的频率自适应心脏起搏器运动-心率实验数据采集分析

本研究基于三轴加速度传感器系统和心率采集系统,通过征集98名志愿者,进行269次Bruce-Q运动实验,同步采集志愿者运动时的X(左右)、Y(上下)、Z(前后)三轴向加速度数据和心率值,建立三轴加速度运动—心率数据库;分析实验结果可知,人体各个轴向运动加速度与心率线性相关,运动后心率恢复具有呈指数下降的规律性;结果表明,在运动时Y(上下)轴、Z(前后)轴比X(左右)轴更能反应人体真实运动状态。     

基于IPPG非接触式生理参数测量算法的研究

介绍了基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography,IPPG)的非接触式人体生理参数测量算法的研究工作。在自主研发的IPPG非接触生理参数测量仪中运用IPPG的新原理。运用视频图像处理的新方法,基于视频信号检测经过人体组织和血液吸收后的反射光强不同,从得到的脉搏波中计算出心率、呼吸频率及血氧饱和度。实现了人体生理参数无创连续非接触测量的新技术。经过实验验证与对比分析,本系统取得了较好的测量效果。在未来家庭健康医疗发展的场景下,具有很大的应用价值。     

基于指尖视频图像的自适应脉搏信号提取算法研究

针对手指视频图像R分量饱和失真现象,本文提出了一种基于迭代的阈值分割算法,自适应生成R分量待检测区域,通过计算待检测区域灰度均值,从而提取出人体脉搏信号。原始脉搏信号存在基线漂移及高频噪声,结合脉搏信号特征,设计了零相位数字滤波器来滤除噪声干扰。在不同智能手机上采集了指尖视频图像,利用本文提出的算法提取出了待检测区域。考虑到每次测量时指尖压力会有所不同,本文对不同压力下提取的脉搏信号做了对比分析。为了验证本文提出的算法在心率检测方面的准确性,做了心率检测对比实验。结果表明,本文提出的算法能准确提取出人体心率信息,同时具备一定的可移植性,为进一步在智能手机平台上开发生理监测应用提供了一定的理论帮助。     

基于智能手机提取PPG测心率方法准确性研究

利用智能手机摄像头采集手指图像,进行脉搏波绘制及心率检测。将采集的图像进行色彩分离,对红色通道的数据进行处理,获得光电容积脉搏波(PPG)数据,手机上进行PPG实时绘制,在图像上以相邻上升坡度起始点的时间作为近似心电RR间期,以此计算心率。该方法获得心率与标准心电图结果比较,准确率达96%,无显著性差异。将该方法能实时检测心率。     

基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法

目的：研究基于多导重症监护导联心电分析的逐搏心率估计算法。方法：通过开放源码的QRS搏动识别算法计算逐搏心率，通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质量好坏的信号质量指数（signal quahty index，SQI）。应用基于信号质量指数调节的卡尔曼滤波方法进行心率估计，通过残差值和信号质量指数的大小来动态调节卡尔曼滤波器的状态变量，获得逐搏心率的最佳估计。应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库Ⅱ中437例病人的6000多小时高质量数据和人为添加真实心电干扰的数据进行算法评价。结果：与直接心率估计及采样保持等算法比较，本算法在严重干扰存在时，心率估计的均方根误差最小。结论：基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法在严重干扰存在时仍能提供精确的心率估计。     

基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法

本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise canceⅡation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号.该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号.实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalized least mean squares)算法.     

基于深度学习的指-桡端脉搏波信号转换方法

针对目前市面上大多数脉搏波检测仪器检测的是指端脉搏波信号,提出一种基于卷积神经网络的指-桡端脉搏波信号转换方法,在仅获取指端脉搏波信号的情况下得到对应的桡动脉脉搏波信号。该方法主要由一维卷积神经网络通过端到端的训练实现,模型包含编码器、解码器和跳跃连接3个部分,通过编码器网络提取指端脉搏波信号的特征,再通过解码器网络将特征图进行扩展,并且利用跳跃连接的方式实现特征图的融合。采集60份指端和桡端的脉搏波信号进行实验,并与传递函数模型和弹性腔模型进行对比。实验结果表明,该模型转换所得的桡端脉搏波信号在MAE和PRD的指标上分别达到1.4%±0.3%和3.6%±1.2%,优于其他模型。研究表明,该模型能够较精确地实现指端脉搏波信号到桡端脉搏波信号的转化。     

基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测

现有的非接触式心率检测方法存在噪声干扰、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于FastICA与改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)相结合的算法,采用人脸视频进行心率检测。用摄像头采集人脸视频,并从视频中提取R、G、B通道源信号,即皮肤颜色变化信号,分别求出RGB这3个颜色通道的像素平均值;然后利用 FastICA对RGB这3组像素平均值进行解混,得到3组独立源信号,再用ICEEMDAN将其中一组独立源信号进行模态分解,并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)估计心率的信号,最后用频谱分析计算得到心率。设计实验对8名人员进行了人脸视频检测,将检测结果与多参数监护仪进行对比分析。实验结果表明,该方法与多参数监护仪测量结果的平均误差与均方根误差均小于1 beat/min,因此基于FastICA与ICEEMDAN的人脸视频心率检测对人体心率检测具有良好的稳定性和准确性。     

基于小波逆变换合成的心率变异性信号的IPFM模型

本文提出了心率变异性信号的一种改进的积分脉冲频率调制的计算机仿真模型。由于合理地设计了模型的前置部分，从而使得仿真的ＨＲＶ信号的频谱和调制信号的频谱具有一致性。又由于采用小波逆变换的方法合成了ＨＲＶ信号中的１／ｆ部分，从而使得仿真的ＨＲＶ信号的时特征及频域特征均比原有的ＩＰＦＭ模型更近近于实际的ＨＲＶ信号。     

基于ANFIS的自适应噪声消除方法在视觉诱发脑电信号的单次提取中的应用

本研究将基于自适应模糊神经网络(ANFIS)的噪声消除方法应用于视觉诱发脑电信号的单次提取。通过数字仿真和实际临床应用的结果验证了该方法的有效性。经与目前临床通用的相干平均法比较，在波形整体和P100潜伏期的提取上，效果显著。     

基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法

各向异性扩散模型在去除超声图像斑点噪声时不能有效保护图像细节,针对上述问题本文提出基于变分法的自适应最小能量去噪模型.首先直接将由微分方程表示的各向异性扩散模型转化为最小能量变分模型;然后引入欧拉弹性能量模型,在去除噪声的同时有效地保护和增强图像细节.同时为了解决数值求解过程中出现的迭代次数与迭代步长的矛盾,本文还提出迭代停止准则和自适应变步长去噪算法.仿真和真实超声图像的实验结果表明基于变分法的超声图像斑点噪声自适应滤波算法在去噪的同时能够很好地保护细节信息,而且能有效地减少迭代次数.     

腹腔镜胆囊切除术中CO2气腹对心率、血压、心电图的影响

目的:探讨腹腔镜胆囊切除术中CO2气腹对患者心率、血压及心电图的影响.方法:选取2020年3月至2021年3月至溆浦县中医医院接受腹腔镜胆囊切除术治疗的患者80例作为研究对象,按其术中建立CO2气腹压力不同分为两组,以压力值12 mmHg为截点,将压力值设定为10～12 mmHg之间的30例患者作为低压组,将压力值设定...     

多普勒测定孕妇左心室舒张功能与年龄、心率及胎龄变化的关系

目的运用多普勒及组织多普勒技术测定正常孕妇左心室舒张功能变化,探讨孕妇年龄、胎龄、心率与心功能的关系,为孕产妇早期心功能判断提供帮助。方法选取2009年4月至2010年4月产前检查704例孕妇,年龄19~41岁,平均年龄26.43岁。对所有孕妇进行超声心动图检查,常规检测各项数据,然后分别测定二尖瓣血流频谱及二尖瓣环部组织多普勒频谱。分析孕妇不同年龄、心率及胎龄与左心室舒张功能不全的关系。结果出现血流多普勒异常43例(6.1%),组织多普勒异常152例(21.6%)。随年龄增长、胎龄增长及心率增快,组织多普勒和血流多普勒异常也增多,并且组织多普勒改变比血流多普勒更加明显。结论孕妇怀孕的生理过程相当于心脏功能的负荷试验,使正常衰老过程或病理状态下才出现的舒张功能改变提早出现。并且与孕妇的年龄、胎龄、心率增加有关,这种负荷试验出现的心脏舒张功能异常改变,对孕妇分娩时心功能估计及产后心脏情况评价有积极意义。     

基于改进色度模型的非接触式心率检测与估计

成像式光电容积描记技术能够实现低成本、非接触的远程生理参数检测与估计。其中,基于色度模型的视频图像心率估计算法计算简单、效率高,且具有较强的抗运动干扰能力,但并未考虑实验中光照变化产生的信号干扰。针对该问题,提出一种基于改进色度模型的非接触心率估计算法,通过定义感兴趣(ROI)区域和背景区域的反射光模型,利用两种区域颜色通道信息的比值来消除光照干扰,从而得到消除光照干扰的色度模型,并进行脉搏波的提取与心率估计。对10名在校大学生采集到的人脸图像进行分析,发现该算法估计心率的相对误差为3.52%±2.53%,原始色度模型算法的相对误差为7.23%±2.82%,两者对比有显著性差异(P<0.01)。该算法能有效抑制光照变化所引起的干扰,使所提取脉搏波信号的信噪比平均提高1.52 dB,这对更精确地进行非接触式心率估计与脉搏波信号提取具有重要意义。     

基于成像式光电容积描记技术的人体生理参数检测研究进展

生理参数检测是临床工作的基础,目前使用的光电容积描记法(photoplethysmography,PPG)存在接触式测量、可测参数少等问题。成像式光电容积描记法(imaging photoplethysmography,IPPG)因其非接触、多通道检测的特点受到重视并快速发展。本文首先简要介绍了IPPG的工作原理,然后根据IPPG技术应用中涉及的关键点,从信号采集部位、图像采集设备、采集生理参数和数据处理算法四个方面,进行了分类和综述,分析了IPPG应用各关键点目前存在的问题。最后提出IPPG技术未来的研究方向即运动伪迹消除算法以及可测参数多样化,对今后IPPG技术的研究和应用具有一定的参考价值。     

一种基于均匀设计原理的自适应克隆选择分子对接构像搜索策略

为提高分子对接精度与速度,设计且实现了基于均匀设计原理的自适应克隆选择自动分子对接搜索策略。该策略首先引入抗体浓度,用抗体浓度和最低结合自由能共同衡量抗体品质;并利用均匀设计原理设计了克隆选择算法各参数的组合式样;然后利用自适应的克隆增殖、自适应的变异以及自适应的重组算子替代了克隆选择、高频变异以及简单重组算子。为验证该对接方法的有效性,用此方法对布克海文蛋白质数据库中的6种蛋白质—配体复合物进行实验测试,并将实验结果与拉马克遗传算法、模拟退火算法、免疫遗传算法和简单克隆选择算法进行比较,实验表明该对接策略具有更快的收敛速度和更好的寻优能力。