基于脉搏成像的非接触动态血压检测方法研究

Pulse Transit Time (PTT) is one of detection method of ambulatory blood pressure. Photoplethysmographic imaging (PPGi) which can acquire pulse signal by non-contact camera with light as the medium is potential to extract ambulatory blood pressure by calculating PTT. However, it is a very difficult subject to build the model of ambulatory blood pressure due to multiple noise in PPGi. This project solves above problems by imaging theory of PPGi, image processing, signal processing, pattern recognition and so on: deeply analyzing on the signal feature of the body surface based on PPGi, studying PPGi feature, and establishing the feature model of PPGi; the use of image feature to segment image area of pulse and nose with gray scale, color, texture, shape and so on; the use of adaptive filtering method and independent component analysis method to improve signal to noise ratio by analyzing the feature of the pulse signal and noise in the image area, and the use of pattern recognition, waveform fitting and frequency domain interpolation method to extract feature of pulse signal; evaluating the optimal surface area to calculate PTT, and establishing the relationship model with ambulatory blood pressure. The implementation of the project will improve PPGi methodology and acquire PPGi theory model. It will provide novel theoretical basis and application space for low-cost, non-contact ambulatory blood pressure detection.

脉搏传导时间是动态血压检测方法之一。脉搏成像技术以光为媒介，采用摄像头非接触提取脉搏信号计算脉搏传导时间具有提取动态血压的潜力。然而，由于脉搏成像存在多个噪声源，如何准确地建立动态血压模型是非常困难的课题。本项目针对此难点，从脉搏成像理论、图像处理、信号处理和模式识别等方面展开研究：（1）深入分析基于脉搏成像的体表信号特征，建立脉搏成像特征模型；（2）提出根据灰度、颜色、纹理、形状等图像特征分割脉搏成像特征的图像处理方法；（3）分析脉搏成像特点，提出自适应滤波和独立成分分析方法提高信号信噪比，提出贝叶斯决策、波形拟合和频域插值等方法提取脉搏信号特征；（4）评估最优计算脉搏传导时间的体表区域，并提出数学建模方法建立动态血压关系模型。项目的实施将完善脉搏成像方法学，获得基于脉搏成像的体表信号特征，建立脉搏成像理论模型，提取脉搏信号，为低成本、泛在式非接触动态血压检测提供新的理论方法和应用空间。

PPGi与PPG提取脉搏信号具有相似的原理，与PPG检测方法比较，PPGi方法不限制被测者活动可以长时间检测，而且适合烫伤、皮肤感染等不适接触检测的患者，具有操作简单、方便、非接触等特点。然而由于PPGi信噪比低、易干扰、采样率低等问题，限制了PPGi应用。针对以上问题，本研究对PPGi技术展开了深入的探索，并研究基于PPGi动态血压检测方法。本研究的研究成果如下：.（1）分析了基于PPGi的体表信号特征，建立在自然光照条件下各个组织的PPGi特征模型。光源波长和摄像头对PPGi有着重要的影响，此研究对PPGi进行了理论分析，建立了不同光环境下PPGi的特征模型，然后在不同环境下评估摄像头RGB的PPGi特征。.（2）研究了基于PPGi的心率检测方法。基于PPGi的容积脉搏波的频率与心率具有高度一致性。然而在非接触的情况下，PPGi受到光强和运动伪迹的影响，获得基于PPGi的一维信号包含了大量噪声，无法获得纯净的容积脉搏波。本研究使用时频分析方法提高基于PPGi的容积脉搏波计算心率可靠性，同时降低了运算复杂度，可以很好的嵌入到智能设备中。.（3）研究了基于PPGi的容积脉搏波特征点检测方法。通过脉搏波传到时间（PTT）可以动态检测血压。本研究提出了一个“自适应二次曲线”方法提高基于PPGi的容积脉搏波峰和波谷检测准确度，从而提高基于PPGi的动态血压检测精度。.（4）研究了基于RGB热像传感器的非接触式生命体征测量系统及其对季节性流感患者的临床筛查方法。本研究用支持向量机分类方法对季节性流感患者进行了系统测试。结果表明非接触式测量的体温、心率、呼吸频率与金标准测量结果高度相似。对于非接触式生命体征测量，该系统达到了与金标准相似的性能。.（5）研究了胎儿心电信号检测方法。胎儿心电信号由于受到孕妇心电信号和其它干扰信号影响，提取纯净的心电信号是一个具有挑战性的工作。本研究提出了提出了基于k-means聚类算法的心电信号R波提取方法提高了检测R波的准确度，提出了奇异值分解、模板匹配等一系列方法加强了FECG的R波定位，这些方法的提出大幅提升了FECG检测的准确度。