呼吸速率测量方法和装置以及可穿戴设备与流程

本申请要求于2017年5月18日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请no.10-2017-0061468的优先权，其公开内容通过引用其全部合并于此。

本发明构思涉及一种呼吸速率测量方法、呼吸速率测量装置和可穿戴设备。

背景技术

呼吸速率(respiratoryrate)是在确定身体基本生命力时使用的最基本的生命体征。使用各种方法来测量呼吸速率，例如测量每分钟的呼吸次数。

例如，呼吸量测定法是一种通过使用肺活量计测量进出肺的空气流量来测量肺的空气容量的方法。二氧化碳测定法是一种测量呼吸的呼吸气体中二氧化碳的浓度或分压的方法。二氧化碳测定法具有相对较高的准确性，但需要额外的设备，并且在需要连续监测时存在困难。

另一方面，还提出了一种使用基于可穿戴的传感器来测量呼吸速率的技术。

例如，阻抗呼吸描记法是一种测量胸腔体积变化的方法，并且具有高准确性，但是信噪比较差。因此，这种方法尚未被广泛使用。

另外，虽然提供了一种使用佩戴在胸部上的加速度传感器来估计呼吸速率的方法，但是由于加速度传感器固定在其可附接的位置且对运动敏感，因此，其不适合连续监测。此外，由于额外使用传感器，因此在高功耗方面存在负面影响。

技术实现要素：

本发明构思提供了一种呼吸速率测量方法、呼吸速率测量装置以及可穿戴设备，其能够以相对低的功耗量来持续监测呼吸速率。

根据本发明构思的实施例，一种呼吸速率测量方法可以包括以下操作：提取心跳信号；针对所述心跳信号分别提取幅度调制(am)信号和频率调制(fm)信号；对提取的幅度调制信号和提取的频率调制信号进行归一化；将归一化的幅度调制信号和归一化的频率调制信号进行组合以获得组合归一化信号；以及根据所述组合归一化信号来计算呼吸速率。

根据本发明构思的实施例，一种呼吸速率测量装置包括：信号处理器，配置为通过针对心跳信号的幅度调制(am)和频率调制(fm)从心跳信号分别提取幅度调制信号和频率调制信号，对幅度调制信号和频率调制信号进行归一化并随后将归一化的幅度调制信号和归一化的频率调制信号进行组合，并且根据组合归一化信号来计算呼吸速率；以及输出单元，配置为输出由所述信号处理器计算的呼吸速率。

根据本发明构思的实施例，一种可穿戴设备包括：可穿戴传感器，配置用于附接到用户的身体以测量心跳信号；以及至少一个处理器，配置为通过针对由可穿戴传感器测量的心跳信号的幅度调制(am)和频率调制(fm)从心跳信号分别提取幅度调制信号和频率调制信号，并且所述至少一个处理器还被配置为对所述幅度调制信号和所述频率调制信号进行归一化并随后将归一化的幅度调制信号和归一化的频率调制信号进行组合，并且根据组合归一化信号来计算呼吸速率。

根据本发明构思的实施例，从分离的主分量信号提取的呼吸频带范围在0.1hz到0.7hz左右。

根据本发明构思的实施例，呼吸速率的测量仅基于用户的心跳信号，而不是基于用户的运动检测。

附图说明

本领域普通技术人员通过以下结合附图的详细描述将更好地理解和领会本发明构思，其中：

图1是根据本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量方法的流程图；

图2a、图2b、图2c和图2d是示出根据本发明构思的示例实施例提取的心跳信号以及从中提取的am信号和fm信号的各个示例的示意图；其中：

图2a示出根据示例实施例提取的心跳信号，例如心电图信号；

图2b示出了发生基线漂移的心电图信号；

图2c示出了通过对心电图信号进行幅度调制而提取的am信号；以及

图2d示出了通过对心电图信号进行频率调制而提取的fm信号；

图3a和图3b是示出根据本发明构思的示例实施例的在归一化之前的两个信号的各个示例的示意图；

图4a和图4b是示出了在执行根据本发明构思的示例实施例的归一化之后的例如图3a和图3b所示的两个信号的各个示例的示意图。

图5是根据本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量装置的框图；

图6是根据本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量装置的框图；以及

图7是示出根据本发明构思的示例实施例的可穿戴设备的图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图描述本发明构思的示例实施例。本领域的普通技术人员应该理解并认识到，所附权利要求书中记载的发明构思不限于本文所示的示例实施例。

图1是根据本发明构思的实施例的呼吸速率测量方法的流程图。

参考图1所示的示例，在操作s110处，可以提取心跳信号以测量呼吸速率。

例如，可以通过各种类型的设备来提取所提取的心跳信号，包括但不限于，使用心电图(ecg)设备测量到的心电图信号和通过光电容积脉搏波(ppg)传感器测量到的脉搏波信号中的一种。

然而，在本发明构思的示例实施例中用于提取心跳信号的设备的类型不限于此，并且可以使用本领域已知的各种心跳信号。例如，如下面关于示例实施例所描述的，用于提取心跳信号的信号是能够通过针对心跳信号的am(幅度调制)和fm(频率调制)提取幅度调制(am)信号和频率调制(fm)信号的信号。

在例如ecg的情况下，心脏的电活动(例如心跳信号)是实质上周期性的波，其可以包括am分量、fm分量和附加分量。由于呼吸活动影响ecg，例如，提取am信号和fm信号可以用来确定呼吸速率。此外，根据本发明构思的实施例，心跳信号可以是用于在可穿戴设备中计算呼吸速率以确定呼吸活动的唯一基础(例如，不像在基于胸腔运动的呼吸速率估计方法中那样使用加速器传感器来检测运动)。

随后，在操作120处，可以通过对心跳信号进行幅度调制和频率调制来分别提取am信号和fm信号。

在该示例中，幅度调制是改变给定信号的幅度的调制方案。频率调制是在使信号的幅度恒定的同时、与信号幅度成比例地改变频率的调制方案。由于幅度调制方案和频率调制方案是本领域已知的技术，因此将省略其详细描述。

图2a至图2d是示出根据示例实施例提取的心跳信号以及从中提取的am信号和fm信号的示例的示意图。

更详细地，图2a示出了根据本公开的示例实施例的所提取的心跳信号，例如，心电图信号，而图2b示出了发生基线漂移(例如，基线的偏移)的心电图信号。图2c示出了通过对心电图信号进行幅度调制而提取的am信号，图2d示出了通过对心电图信号进行频率调制而提取的fm信号。

在基线漂移的情况下，如果用于提取心跳信号的电极的附着点有问题，则可能发生图2b所示基线变化，并且可以在下文中描述的预处理中通过基线变化去除算法等来去除基线漂移。

随后，根据需要，可以在s130中对所提取的调制信号(例如，am信号和fm信号)执行预处理。

例如，在预处理过程中，可以对各个调制信号执行预处理技术，包括噪声消除、插值、dc偏移消除等。在对调制信号的预处理过程中使用的噪声消除技术和插值技术可以采用本领域已知的各种技术，并且将省略其详细描述。

然后，在s140中，可以对各个预处理的调制信号执行归一化。

在这种情况下，归一化是用于匹配一系列数据或使分布相似的操作。

根据示例性实施例，用于组合从心跳信号提取的am信号和fm信号的一种方式可以包括执行归一化处理，其中两个信号的能量等级变得彼此类似，如本文稍后所述。

例如，可以根据等式1来执行各个调制信号的归一化：

在等式1中，“归一化”表示归一化的信号，“原始”表示预处理的调制信号，并且可以根据等式2计算“rms功率”：

通过示例的方式提供了上述的归一化方法。此外，还可以使用本领域已知的各种归一化方法。

图3a和图3b是示出根据本发明构思的示例实施例的在发生归一化之前的两个信号的示例的示意图。图4a和图4b是示出根据本发明构思的示例实施例的在发生归一化之后的两个信号的示例的示意图。

如图3a和图3b所示，例如，当具有不同等级的两个信号经历归一化处理时，可以获得具有类似分布等级的两个信号，如图4a和图4b所示。

然后，在s150中，可以组合两个归一化的调制信号，例如am信号和fm信号。

例如，可以使用卷积来组合归一化的am信号和fm信号，以形成第三信号，其可以被称为脉冲响应。

归一化的am信号和fm信号通过如上所述的卷积可以被组合以从各个调制信号中提取公共频率，并且可以通过公共频率来提取呼吸信息。

另外，可以基于输入信息来调整am信号和fm信号的权重以组合两个信号。当调整权重时，输入信息可以是影响心跳信号的唯一因素。例如，输入信息可以包括用户的年龄、性别等，并且可以通过使用根据输入信息的预定am信号和fm信号的预定权重来组合两个信号。

根据上述示例性实施例，由于从通过组合归一化的am信号和归一化的fm信号而获得的信号中提取公共频率，因此本发明构思能更精确地提取呼吸活动，而无需使用额外的传感器来检测运动活动(例如，检测胸腔运动的运动传感器)。

另外，可以根据组合信号计算呼吸速率。例如，可以从组合信号分离组合信号的主分量(其可以是与呼吸相关的频率分量)(图1，操作s160)，并且可以从分离信号中提取呼吸频率(图1，操作s170)，由此在s180中计算呼吸速率。

在一个示例中，可以从分离信号中提取与呼吸相关的例如0.1hz至0.7hz的频带，并且可以从其中检测谱峰，并且基于此可以计算呼吸速率(呼吸次数/分钟)。

可以使用诸如至少一个处理器、微控制器单元(mcu)等的硬件来执行上面参考图1描述的呼吸速率测量方法。

图5是根据本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量装置的框图。

参照图5，根据该实施例的呼吸速率测量装置500可以包括信号处理器510(例如，信号处理单元)和输出单元520。

信号处理器510可以通过分析接收到的心跳信号来计算呼吸速率。

具体地，信号处理器510可以通过对心跳信号进行幅度调制和频率调制来分别提取am信号和fm信号，对提取的am信号和fm信号进行归一化，将归一化的am信号和fm信号进行组合，并且根据组合归一化信号来计算呼吸速率。

另外，信号处理器510还可以对各个调制信号执行预处理。

信号处理器510可以提取组合信号的主分量，并且从分离信号中提取呼吸频率以计算呼吸速率。

继续参考图5，信号处理器510分析心跳信号来计算呼吸速率的具体方法基本上类似于上面参考图1所述的方法。因此，可以省略其重复描述。

例如，输出单元520可以被配置为输出由信号处理器510计算的呼吸速率。输出单元520可以由显示信息的显示设备、被配置为传送信息的通信模块等实现，以输出或传送关于计算出的呼吸速率的信息。

图6是根据本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量装置的框图。

参照图6，根据示例性实施例的呼吸速率测量装置600除了图5所示的呼吸速率测量装置500的配置之外，还可以包括输入单元630。

输入单元630可以被配置成从用户接收信息，并且例如可以接收包括影响心跳信号的唯一因素的信息。

信号处理器610可以被配置为在对归一化的am信号和fm信号进行组合时，基于通过输入单元630输入的信息来调整各个调制信号的权重。

因此，信号处理器610可以通过应用调整后的权重来从组合信号分离主分量，并且可以从分离信号中提取呼吸频率以计算呼吸速率。

上面参照图5和图6描述的呼吸速率测量装置500和600可以通过例如处理器、mcu等硬件来实现，或者也可以以安装在例如智能手机、平板电脑等用户终端中的应用程序来实现。

另外，呼吸速率测量装置500和600可以以有线或无线的方式连接到将心跳信号输出至处理器的传感器(诸如ecg传感器、ppg传感器等)，以便分析从传感器接收到的心跳信号并计算呼吸速率。

图7是示出根据本发明构思的示例实施例的可穿戴设备的图。

参照图7，根据示例实施例的可穿戴设备700可以包括可穿戴传感器710和至少一个处理器720。

可穿戴传感器710可以被配置成附接到用户的身体以测量心跳信号，并且例如可以包括输出心跳信号的传感器，诸如ecg传感器、ppg传感器等等。

根据本发明构思的示例实施例，可穿戴传感器710可以被实现为贴片型传感器，其被配置为附接到身体的一个或多个位置，并且当由用户佩戴上可穿戴传感器710时，可穿戴传感器710被配置为测量并输出用户的心跳信号。

至少一个处理器720可以被配置为分析从可穿戴传感器710输出的心跳信号并且计算呼吸速率。

更具体地，至少一个处理器720可以被配置为通过对心跳信号进行幅度调制和频率调制来分别提取am信号和fm信号，对提取的am信号和fm信号进行归一化，将归一化的am信号和fm信号进行组合，并根据组合归一化信号计算呼吸速率。

另外，至少一个处理器720还可以对各个调制信号执行预处理。

进一步参考图7，至少一个处理器720可以通过分离组合信号的主分量并且从分离信号中提取呼吸频率来计算呼吸速率。

至少一个处理器720分析心跳信号来计算呼吸速率的具体方法与以上参照图1描述的方法相同，因此将省略重复的描述。

可穿戴传感器710和至少一个处理器720可以彼此分离并且可以通过有线或无线通信彼此连接，或者可穿戴传感器710和至少一个处理器720也可以整体耦接并且实现为单个贴片型芯片。

如上所述，在根据依照本发明构思的示例实施例的呼吸速率测量方法中，可以仅使用心跳信号而不使用附加传感器来测量呼吸速率。因此，可以以相对不太复杂的方式监测呼吸速率，并且可以以相对较低功耗来持续地监测呼吸速率。

另外，在实现可穿戴设备时，可穿戴设备可以被不同地设计，而不限制可穿戴设备可附接到身体的位置。允许可穿戴设备可附接到用户的各个位置将增强可穿戴设备的便利性。

尽管以上已经示出和描述了本发明构思的示例实施例，但本领域普通技术人员应该理解并意识到，在不脱离由所附权利要求限定的本发明构思的范围的情况下，可以进行修改和变化。