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基于图像处理技术的非接触式心率检测算法研究

【摘要】:心率,即心脏跳动的频率,是人体生理健康的晴雨表,心率过缓或过速都是由于心脏病变引起的博动异常的现象。高静息心率与吸烟、高血脂和高血压被公认是独立的风险因素。因此,及时掌握心率和心率变异性对于适时治疗和预防心血管病症突发、预后诊断具有十分重要的意义。传统的心电图技术测量心率时,需要在患者身体表面数个特定部位放置体表电极或穿上背带,这在心理或生理上给患者带来许多不便。另外,心电图(Electrocardiogram,ECG)设备昂贵,安装复杂,不适合流动的、连续的心率监测。以上这些都不利于推广或实时监控患者的状况,疾病也难以得到早期预防、治疗和控制。因此,一种操作简便快捷的、低成本的、远程的、非接触式的心率检测技术对于加强及推广基础医疗保健具有重大意义,这种技术能为普通老百姓的健康提供日常心率监测,对推广远程医疗具有重大的意义。心脏每一次的舒张和收缩,都以压力波地形式把血液运送至身体各个部位,动脉的血管容积伴随其会发生周期性的变动,导致了人体皮肤表面位移和颜色的变化,光电容积脉搏波(Photo Plethysmo Graphy,PPG)技术就是利用这种变化来测量心率和心率变异性。本文利用普通摄像头拍摄人脸视频,通过人脸检测、三基色分离等数字图像技术,盲源分离、滤波和离散傅立叶变换等数字信号处理技术,从所拍摄视频中采集得到的光电容积脉搏波信号中提取出心率信息。本文的主要工作和结果如下:(1)介绍心率检测的重要意义,阐述了以往的接触式心率检测方法及其存在的各种缺点,说明非接触式心率检测的必要性。(2)通过结合传统的光电容积脉搏波技术、数字图像处理技术和数字信号处理技术等手段开发了新的非接触式心率检测方法,实际的试验结果有力地证明了这是一种较为有效的心率检测方法。(3)为了稳健的消除运动伪影噪声的影响,提高检测精度,提出利用独立成分分析(Independent component Analysis,ICA)方法来分离出混合的PPG信号的独立源信号。另外,由于ICA信号的无序性,通过相关性分析找到的与绿色信号的相关程度最高的ICA成分,发现其相关程度要远高于其余两个ICA信号。(4)快速傅立叶变换有利于快速的提取心率信号,且结果不失准确度、有效性。

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