[發(fā)明專利]基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310071427.X
• 申請(qǐng)日: 2023-02-07
• 公開（公告）號(hào): CN115956890A
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李凱明;胡鳳培;王竹飛;朱凱倫;宋珍珍;楊嘉璇;郭翔;鮑克坦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中促（杭州）信息科技有限公司
• 主分類號(hào): A61B5/021
• 分類號(hào): A61B5/021
• 代理公司: 杭州萬合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33294
• 代理人: 萬珠明;丁海華

1.基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1、將RGB視頻流單幀面部ROI像素均值作為rPPG信號(hào)采樣點(diǎn)，采樣獲得rPPG信號(hào)流；

步驟2、針對(duì)rPPG信號(hào)流，使用滑窗策略在單窗之中應(yīng)用變分模態(tài)分解算法得到模式分量，再對(duì)所有模式分量進(jìn)行能量統(tǒng)計(jì)和FFT分析，提取FFT分析中主頻最接近心跳的第二模式分量作為心跳時(shí)域估計(jì)信號(hào)；

步驟3、使用形態(tài)提取算法獲得心跳時(shí)域估計(jì)信號(hào)上峰值的左右半峰時(shí)間差，統(tǒng)計(jì)得到該時(shí)間差信號(hào)均值，并使用標(biāo)準(zhǔn)血壓數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，獲得時(shí)間差信號(hào)均值和標(biāo)準(zhǔn)血壓的線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)血壓實(shí)時(shí)識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：步驟1中，使用120Hz以上采樣率的RGB視頻流，提取單幀圖片，通過人臉檢測(cè)模型獲取人臉面部ROI區(qū)域的分割，在此分割區(qū)域計(jì)算像素均值，作為rPPG信號(hào)采樣點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：所述人臉檢測(cè)模型為face?mesh網(wǎng)絡(luò)；所述face?mesh網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行臉部特征點(diǎn)2d位置識(shí)別和3d深度估計(jì)，獲得臉部的11個(gè)特征點(diǎn)，分別是額頭5個(gè)，左右臉頰各3個(gè)，對(duì)應(yīng)三個(gè)臉部ROI區(qū)域；然后利用特征點(diǎn)估計(jì)出的3d信息進(jìn)行ROI區(qū)域的法向量計(jì)算，舍棄法向量和鏡頭視角夾角超過60°的ROI區(qū)域，防止引入干擾，將保留的ROI區(qū)域的RGB數(shù)值進(jìn)行全像素的均值統(tǒng)計(jì)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：通過調(diào)整face?mesh網(wǎng)絡(luò)的面部追蹤和特征點(diǎn)提取策略，減少面部追蹤算法的調(diào)用。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：將rPPG信號(hào)流減去RGB視頻流中背景區(qū)域的均值信號(hào)流以除掉環(huán)境光照帶來的漂移。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：步驟2中，將第二分量送入截止頻率0.5-3Hz的30階橢圓濾波器進(jìn)行濾波。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：步驟3中，所述時(shí)間差信號(hào)均值獲取是對(duì)心跳時(shí)域估計(jì)信號(hào)進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析，將極大值作為峰值，然后在峰值左右尋找過零點(diǎn)，計(jì)算左右過零點(diǎn)和峰值點(diǎn)構(gòu)成的左右半峰時(shí)長，再使用右半寬減去左半寬得到左右半峰時(shí)間差，統(tǒng)計(jì)得到的所有左右半峰時(shí)間差后，去掉所有35-65ms以外的數(shù)據(jù)點(diǎn)，針對(duì)篩選結(jié)果進(jìn)行上包絡(luò)擬合，并使用3階樣條曲線進(jìn)行插值，之后進(jìn)行1hz的10階橢圓低通濾波，從而獲得時(shí)間差信號(hào)均值。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信號(hào)變分模態(tài)分解的遠(yuǎn)程光體積法血壓實(shí)時(shí)識(shí)別方法，其特征在于：步驟2中，設(shè)置滑窗長度至少包含10次心跳脈沖，以保證單窗質(zhì)量，同時(shí)增大滑窗步進(jìn)，以減少算力消耗。