[發明專利]一種運動偽影去除方法、裝置、存儲介質及電子設備有效
| 申請號: | 202211022189.5 | 申請日: | 2022-08-25 |
| 公開(公告)號: | CN115120217B | 公開(公告)日: | 2022-11-25 |
| 發明(設計)人: | 高碩;陳君亮;趙子賀;劉勇;王嘉琪;張弛;許文雋;康夢田;王寧利 | 申請(專利權)人: | 首都醫科大學附屬北京同仁醫院;北京航空航天大學 |
| 主分類號: | A61B5/024 | 分類號: | A61B5/024;A61B5/11;A61B5/00 |
| 代理公司: | 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372 | 代理人: | 鄭哲琦;吳昊 |
| 地址: | 100730*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 運動 去除 方法 裝置 存儲 介質 電子設備 | ||
本申請涉及心率檢測技術領域,公開了一種運動偽影去除方法,應用于配置有PPG傳感器的可穿戴設備,所述方法包括:獲取PPG傳感器檢測的目標用戶的心率信息和運動姿態數據;通過訓練好的深度學習模型去除所述心率信息中的運動偽影,得到去除運動偽影后的目標基準心率信息,其中,所述深度學習模型表征心率信息、運動姿態數據與去除運動偽影后的基準心率信息之間的關系。通過采用無規則運動下的數據對生成對抗網絡模型進行訓練,可以有效去除不規則運動狀況下的運動偽影,在完成前期的深度學習模型的訓練后,只需要PPG傳感器與慣性檢測單元便可對PPG傳感器測的心率信息進行運動偽影的濾除。可以很方便地應用于現有的可穿戴設備上,具有良好的兼容性。
技術領域
本申請涉及心率、血氧檢測技術領域,特別地涉及一種運動偽影去除方法、裝置、存儲介質、電子設備以及可穿戴設備。
背景技術
定時檢測心率可幫助用戶掌握自己的心臟健康情況,并且能夠對于識別異常心臟事件、判斷鍛煉強度等有著重要意義。
光容積技術(Photoplethysmogram,簡稱PPG技術)是實現長期心率檢測的典型方案,其通過LED光源向血管射入處于特定波長區間的光線,并通過光子探測器(PhotonDetector,簡稱PD)記錄經過血管血液反射后的光線強度。由于每次心跳都會從心臟中泵出血液并輸送至全身,造成血管內血液濃度的周期性變化,進而導致為血液反射的光強度發生周期性變化。基于上述原理,即可獲取心率、血氧等信息。
除了血液會反射光外,由于人體的表層皮膚也會反射光,這就導致了用戶運動時PPG檢測設備(以腕帶式手環或手表為例)與皮膚間發生的相對位移,造成表層皮膚反射光成分發生較大的變化并惡化了PPG信息,進而造成了數據干擾,該現象被稱為運動偽影。若不能很好地去除這種運動偽影的干擾,將會導致心率、血氧的檢測數據發生較大偏差。
現有技術中常用的方法是,在采集PPG信息時通過利用多組LED與PD相結合病進行冗余檢測的方式,選擇其中一個受噪聲干擾最小的通道,或是利用若干個通道組合以獲取組合后的PPG數據。這些方案會使得PPG檢測設備的功耗顯著上升,而且當用戶進行無規律運動時會引起算法性能的急劇下降,無法徹底解決運動偽影的問題。
發明內容
針對上述問題,本申請提出一種運動偽影去除方法、裝置、存儲介質、電子設備以及可穿戴設備,至少解決了現有可穿戴設備無法有效去除運動偽影的問題。
本申請的第一個方面,提供了一種運動偽影去除方法,所述方法包括:
獲取PPG傳感器檢測的目標用戶的心率信息和運動姿態數據;
通過訓練好的深度學習模型去除所述心率信息中的運動偽影,得到去除運動偽影后的目標基準心率信息,其中,所述深度學習模型表征心率信息、運動姿態數據與去除運動偽影后的基準心率信息之間的關系。
在一些實施例中,所述深度學習模型,包括:
生成對抗網絡模型。
在一些實施例中,所述深度學習模型的訓練步驟,包括:
獲取多個用戶的原始心率信息,所述原始心率信息包括通過PPG傳感器檢測的心率信息;
在獲取多個用戶的原始心率信息的同時,分別確定各用戶手腕部位的運動姿態數據;
分別獲取各用戶的去除運動偽影后的基準心率信息;
分別根據各用戶的所述原始心率信息、所述運動姿態數據以及所述基準心率信息對所述深度學習模型進行訓練,得到所述訓練好的深度學習模型。
在一些實施例中,所述分別確定各用戶手腕部位的運動姿態數據,包括:
獲取用戶的三軸加速度數據、三軸陀螺儀數據以及三軸磁力計數據;
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