利用空间冗余性强化鲁棒性的非接触血压监测装置、方法及系统

本发明公开一种血压监测方法，特别是一种利用空间冗余性强化鲁棒性的非接触血压监测装置、方法及系统，属于非接触血压监测方法和监测设备。

背景技术：

1、高血压作为一种常见的慢性疾病，已经造成了严重的全球健康卫生问题，其发病率和病死率正在逐年升高。近半数的高血压患者并不知道自己患有高血压，这更极大的增加了因高血压而带来的生命危险，如脑出血、心力衰竭、肾功能衰竭等严重并发症。因此，实时血压监测对于预防高血压发病及高血压管理具有重要的临床价值，提供准确、方便的家庭血压监测对预防高血压发病以及降低因高血压所带来的危险有着重要的意义。

2、袖带式电子血压计是目前广泛使用的血压监测设备，其具有较为良好的使用效果，但是也存在着比较明显的缺陷，例如：佩戴袖带的松紧程度和位置会对测量结果产生较大影响，袖带收缩也会引起使用者的不适等。由于袖带式电子血压计存在上述缺陷，因此研究人员对无袖带血压监测进行了研究、开发，早期的无袖带血压监测技术主要采用的是接触式血压监测技术，其使用光电传感器采集人体的脉搏波信号，进而提取与血压相关联的生理信号，但是其受光电传感器限制，对传感器测量位置有较高的要求，存在一定的使用局限性。

3、随着rppg技术（remote photoplethysmography，rppg远程光电容积脉搏波描记法，是指通过摄像头等传感器来捕捉由心动周期造成的皮肤颜色周期性变化的技术。通过使用多波长 rgb 相机检测人体皮肤表面脉冲引起的细微颜色变化，实现对人体心脏活动的非接触式监测）的不断发展，其在心率和呼吸监测中已取得非常稳健的性能，人们也开始了利用rppg实现非接触式血压监测。

4、目前，基于rppg的非接触血压监测方法主要分为两种：（1）利用深度神经网络直接从rppg信号中提取血压，但是深度神经网络需要大量数据训练，并且由于其并不是基于生理基础的方法，所以导致其不具备良好的解释性；（2）根据生理模型利用与血压高度相关的生理特征提取血压，目前此类方法主要可分为脉搏波传递时间法和脉搏波波形特征法两种。其中，脉搏波传递时间法（即pluse transmit time，简称ptt）可分为多点ptt，通常使用多个相机捕捉人体不同部位的ppg信号，操作难度较高；多波长ptt是通过不同波长的光提取不同皮肤深度的ppg信号计算ptt，由于需要不同波段的rppg信号提取ptt所以其对信号质量要求较高，抗干扰能力较差。脉搏波波形特征法对脉搏波信号质量要求极高，并且个体差异性大，不具备良好的泛化能力和鲁棒性。

技术实现思路

1、针对上述提到的现有技术中的脉搏波传递时间法存在操作难度较高，对信号质量要求较高，抗干扰能力较差，以及脉搏波波形特征法不具备良好的泛化能力和鲁棒性等技术问题，本发明提供一种利用空间冗余性强化鲁棒性的非接触血压监测装置、方法及系统，其基于rppg技术，利用图像的空间冗余性使用单个相机提取多点ptt，进一步的结合多波长ptt，建立ptt与血压之间的多特征模型，结合quality metricimage降噪算法以及自适应ptt提取算法提高ptt的数据质量，进一步的提高非接触式血压监测的鲁棒性和泛化能力，解决现有技术易受噪声影响、鲁棒性不高且泛化能力弱以及操作复杂等问题。

2、本发明解决其技术问题采用的技术方案是：一种利用空间冗余性强化非接触血压监测鲁棒性的装置，该装置包括光源模块和光学传感器模块，光源模块为能够提供连续可见光和近红外光的光源，光学传感器模块采用多波段窄带图像采集模块。

3、一种利用空间冗余性强化非接触血压监测鲁棒性的方法，该方法包括下述步骤：

4、步骤s1、降噪处理：多波段窄带摄像头采集的原始信号经quality metricimage降噪算法处理后得到纯净的rppg；

5、步骤s2、信号提取：经自适应ptt提取算法分别从rppg信号中提取muti-site ptt和muti-wavelength ptt；

6、步骤s3、血压估计：结合多点ptt和多波段ptt的特征信息利用多特征模型估计血压。

7、一种利用空间冗余性强化非接触血压监测鲁棒性的系统，该系统包括：

8、降噪处理单元：用于将多波段窄带摄像头采集的原始信号经qualitymetricimage降噪算法处理后得到纯净的rppg；

9、信号提取单元：采用自适应ptt提取算法分别从rppg信号中提取muti-site ptt和muti-wavelength ptt；

10、血压估计单元：用于结合多点ptt和多波段ptt的特征信息利用多特征模型估计血压。

11、本发明解决其技术问题采用的技术方案进一步还包括：

12、所述的光源模块使用直流全光谱白炽灯。

13、所述的光源模块能够提供440nm-940nm范围内的连续可见光和近红外光。

14、所述的多波段窄带图像采集模块为采用允许近红外光通过的窄带三带通滤光片的摄像头，使得摄像头能够同时捕捉波长为550nm的可见光、波长为660nm的可见光和波长为850nm的近红外光所携带的信息。

15、所述的步骤s1中，采用的quality metricimage降噪算法包括如下子步骤：

16、步骤s1-1、对摄像头采集到的皮肤区域进行识别并且对皮肤区域的光照进行量化提取，选取光照强度合适的区域划为选用区域roi，定义为roi1；

17、步骤s1-2、利用图像的空间冗余性对roi1进行划分，将其划分为若干个面积相等的box，提取每一个box中的g通道和ir通道的rppg信号，对其进行频谱分析，在[0.5,6.0]hz频率范围内提取g通道和ir通道幅值最大的频率分别记为，选取最小或相等的若干个box作为最终roi，此区域即为metricimage，定义为roi2;

18、步骤s1-3、提取roi2中的rppg信号对其进行去直流和带通滤波操作，即可得到降噪后的纯净rppg信号。

19、所述的步骤s2中，自适应ptt提取算法包括如下子步骤：

20、步骤s2-1、通过峰值检测算法检测终止rppg信号中的波峰波谷，计算信号上升期的一阶导数得到一阶导数最大的点；

21、步骤s2-2、提取终止信号中相邻两次脉搏的时间间隔，即ibi，根据ibi确定ptt的阈值；

22、步骤s2-3、使用同样方法计算起始rppg信号的最陡峭的点，计算两点之间的时间差，并通过阈值确定是否为有效ptt。

23、所述的步骤s2中，muti-site ptt提取的过程包括如下子步骤：

24、步骤s2-1-1、选取步骤s1中metricimage中垂直距离最远的两个或更多个box并根据血管走向确定脉搏波信号的起始点和终止点；

25、步骤s2-1-2、提取起始点和终止点的rppg信号，并利用自适应ptt提取算法提取muti-site ptt。

26、所述的步骤s2中，muti-wavelength ptt提取的过程包括如下子步骤：

27、步骤s2-2-1、利用步骤s1中提取降噪后的g通道和ir通道的rppg信号，分别记为g_rppg和ir_rppg，其分别携带有小动脉和大动脉中的生理信息；

28、步骤s2-2-2、利用自适应ptt提取算法提取muti-wavelength ptt。

29、所述的步骤s3中，特征模型算法包括如下子步骤：

30、步骤s3-1、分别提取muti-site ptt以及其起始点和终止点rppg信号，分别标记为s_rppg和e_rppg，分别提取muti-wavelength ptt以及g_rppg和ir_rppg信号；

31、步骤s3-2、计算muti-site ptt与muti-wavelength ptt的差异，标记为dif1；计算s_rppg与g_rppg的差异，标记为dif2；计算s_rppg与ir_rppg的差异，标记为dif3；计算e_rppg与g_rppg的差异，标记为dif4；计算e_rppg与ir_rppg的差异，标记为dif5；

32、步骤s3-3、将muti-siteptt、muti-wavelength ptt、dif1、dif2、dif3、dif4和dif5作为输入特征，输入多项式回归拟合多特征ptt和血压之间的多特征回归模型。

33、所述的降噪处理单元包括：

34、非皮肤部分去除子单元：用于对摄像头采集到的皮肤区域进行识别并且对皮肤区域的光照进行量化提取，选取光照强度合适的区域划为选用区域roi，定义为roi1；

35、区域划分子单元：用于利用图像的空间冗余性对roi1进行划分，将其划分为若干个面积相等的box，提取每一个box中的g通道和ir通道的rppg信号，对其进行频谱分析，在[0.5,6.0]hz频率范围内提取g通道和ir通道幅值最大的频率分别记为，选取最小或相等的若干个box作为最终roi，此区域即为metricimage，定义为roi2;

36、去噪子单元：用于提取roi2中的rppg信号对其进行去直流和带通滤波操作，即可得到降噪后的纯净rppg信号。

37、所述的信号提取单元包括：

38、上升信号计算子单元：用于通过峰值检测算法检测终止rppg信号中的波峰波谷，计算信号上升期的一阶导数得到一阶导数最大的点；

39、ibi计算子单元：用于提取终止信号中相邻两次脉搏的时间间隔，即ibi，根据ibi确定ptt的阈值；

40、ptt确定子单元：用于使用同样方法计算起始rppg信号的最陡峭的点，计算两点之间的时间差，并通过阈值确定是否为有效ptt。

41、所述的信号提取单元中，muti-site ptt提取包括如下子单元：

42、脉搏波信号确定子单元：用于选取降噪处理单元中metricimage中垂直距离最远的两个或更多个box并根据血管走向确定脉搏波信号的起始点和终止点；

43、muti-site ptt提取子单元：用于提取起始点和终止点的rppg信号，并利用自适应ptt提取算法提取muti-site ptt。

44、所述的信号提取单元中，muti-wavelength ptt提取的过程包括如下子单元：

45、rppg信号提取子单元：用于利用降噪处理单元中提取降噪后的g通道和ir通道的rppg信号，分别记为g_rppg和ir_rppg，其分别携带有小动脉和大动脉中的生理信息；

46、muti-wavelength ptt提取子单元：用于利用自适应ptt提取算法提取muti-wavelength ptt。

47、所述的血压估计单元包括如下子单元：

48、分量信息提取子单元：用于分别提取muti-site ptt以及其起始点和终止点rppg信号，分别标记为s_rppg和e_rppg，分别提取muti-wavelength ptt以及g_rppg和ir_rppg信号；

49、差异计算子单元：用于计算muti-site ptt与muti-wavelength ptt的差异，标记为dif1；计算s_rppg与g_rppg的差异，标记为dif2；计算s_rppg与ir_rppg的差异，标记为dif3；计算e_rppg与g_rppg的差异，标记为dif4；计算e_rppg与ir_rppg的差异，标记为dif5；

50、输入子单元：用于将muti-siteptt、muti-wavelength ptt、dif1、dif2、dif3、dif4和dif5作为输入特征，输入多项式回归拟合多特征ptt和血压之间的多特征回归模型。

51、本发明的有益效果是：1、本发明通过能够提供连续可见光的光源模块和多波段窄带图像采集模块相配合使用，可有效的对使用者的皮肤进行可见光和近红外光波段的图像采集，为后续进行可靠的图像处理提供了先决条件。

52、2、本发明基于rppg技术，利用图像的空间冗余性使用单个相机提取多点ptt进一步的结合多波长ptt建立ptt与血压之间的多特征模型，构建rppg信号阵列进而实现quality metricimage（质量度量图像）降噪算法，降低噪声对血压监测的影响,提高非接触血压监测方法的鲁棒性。

53、3、本发明提出自适应ptt提取算法提高ptt特征的可靠性和准确度。

54、4、本发明使用单枚摄像头实现muti-site ptt特征的提取，降低muti-sit ptt的提取复杂度。

55、5、本发明利用muti-site ptt和muti-wavelength互补的生理特征并结合图像的空间冗余性，利用两种ptt的差异以及其对应的rppg信号之间的差异相互约束、相互校准，实现一种ptt与血压的多特征模型，降低个体之间的差异性并且提高了非接触血压监测的鲁棒性和泛化能力。

56、下面将结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。