用于生命体征监测的控制器和方法
【专利说明】
【技术领域】
[0001]本发明关于生命体征(life sign)监测，且更特别地，关于从视频信号提取生命指征(vital sign)和活动信号的方法和相关的装置，例如，控制器。
【【背景技术】】
[0002]医疗保健在现代社会的福利中是非常重要的，尤其是对于婴儿、卧床不起的患者以及需要持续生命体征监测的老年人。这样的生命体征监测一般是由护理人员的常规检验来实现，例如，护婴员、护士和/或医生。然而，依赖于人工的监测受到非故意的疏忽和/或缺乏经验、打扰那些需要休息的人和/或由于较长的检验周期不能立即反映医疗急救的困扰。因此，急需一种自动并无人看守的生命体征监测技术。
【
【发明内容】
】
[0003]有基于此，本发明特提供以下技术方案:
[0004]本发明提供一种用于生命体征监测的方法，包含获取视频信号；在视频信号上执行活动建模以提供活动信号；在视频信号上执行生命指征提取以提供生命指征；以及基于活动信号，在生命指征上执行滤波，以抑制活动信号与生命指征之间的相关，并相应地提供滤波后的生命指征。
[0005]本发明还提供一种生命体征监测控制器，包含接口，用于获得视频信号；活动建模块，用于在视频信号上执行活动建模以提供活动信号；生命指征提取块，在视频信号上执行生命指征提取以提供生命指征；以及滤波器块，用于基于活动信号，在生命指征上执行滤波，以抑制活动信号与生命指征之间的相关，并相应地提供滤波后的生命指征。
[0006]本发明还提供一种用于生命体征监测的方法，包含获取视频信号；在视频信号上执行活动建模以提供活动信号；在视频信号上执行生命指征提取以提供生命指征；以及提供联合决定，用于根据生命指征和活动信号是否超过活动阈值范围，将生命体征监测的结果分类到多个预定片段的一个。
[0007]通过以上方案可以有效的进行生命体征监测。
【【附图说明】】
[0008]在阅读了以下详细描述和附图后，本发明的以上目的和优点将对本领域的普通技术人员更为明显，其中:
[0009]图1图示根据本发明的实施例的方法；
[0010]图2图示根据本发明的实施例的处理器；
[0011]图3图示根据本发明的实施例的用于显示于图1中的活动建模的方法；
[0012]图4演示了显示于图3中的活动信号的说明性的波形示例；
[0013]图5图示根据本发明的实施例的显示于图1的用于生命指征提取的方法；
[0014]图6到图8演示了在图5中的过程的说明性的操作示例；
[0015]图9图示显示于图2中的滤波器单元的实施例；
[0016]图10和图11演示了显示于图5中的滤波器的说明性的操作示例；
[0017]图12图示根据本发明的实施例的显示于图1中的生命指征来源的方法；
[0018]图13和图14演示了显示于图12中的说明性的操作示例的方法；
[0019]图15图示显示于图1中的联合决定的原理；
[0020]图16图示根据本发明的实施例的显示于图1中的用于做出联合决定的方法；以及
[0021]图17图示根据本发明的实施例的显示于图1中的用于做出联合决定的方法。
【【具体实施方式】】
[0022]请参考图1和图2。图1图示根据本发明的实施例的用于生命体征监测的方法100。图2图示根据本发明的实施例的控制器200。控制器200可执行方法100以实施自动生命体征监测。例如，控制器200可以是包含多个集成系统且能够执行图1中的方法100的集成电路或电子系统。
[0023]如图2所示，控制器200可包含接口 202、活动建模块204、生命指征提取块206、滤波器块208、生命指征派生块210以及联合决定器212。每个块204、206、208和210以及联合决定器212可以由专属电路实施，和/或由执行关联的软件和/或固件代码的一般处理硬件(未示出)实施。
[0024]在控制器200中，接口 202能够获取包含所监测的对象的图像(帧)的视频信号VOo例如，接口 202可包含机械连接器(例如，USB连接器或HDMI连接器，未示出)，以通过导线/线缆在物理上连接视频照相机214 (或多个视频相机)，以及接收由视频照相机214俘获的视频流以相应地获取视频信号V0。接口 202可包含用于访问有线和/或无线网络的网络电路，以获取由远程视频照相机214和/或存储装置(未示出)，例如，硬盘驱动、闪速存储器和/或易失性存储器等提供的视频信号V0。接口 202还可包含转换电路(未示出)，例如，模数转换器，用于将视频照相机的原始视频流转换为视频信号V0。视频信号V0可包含多个帧，例如，分别位于时间(t_2*dt)、(t-dt)和t的帧V0[t_2*dt]、V0[t-dt]和V0[t]o
[0025]活动建模块204能够在视频信号V0上执行活动建模以提供P ( 一或多)个活动信号a[t]_l到a[t]_P0每个活动信号a[t]_p(p = 1到P)可以是具有指示所监测的对象的小规模移动(例如，抖动、颤振等)和/或大规模运动(例如，转头、翻身、改变姿势、举起/放下/移动手/胳膊/腿等)的波形的信号。
[0026]生命指征提取块206在视频信号V0上执行生命指征提取，以提供Q( —或多)个生命指征v[t]_l到v[t]_Q。每个生命指征v[t]_q(q = 1到Q)可以是具有指示所监测的对象的心跳脉搏、呼吸运动、血压的时间节律或血氧饱和的时间变动等的波形的信号。
[0027]一个、一些或所有生命指征v[t]_l到v[t]_Q可遭遇由所监测的对象的活动导致的伪迹、干扰和/或噪声。为了抑制伪迹、干扰和/或噪声，滤波器块208可包含K( 一或多)个滤波器U_1到U_K，每个滤波器U_k(k= 1到K)基于参考信号(例如，活动信号a[t]_l到a[t]_P的一个)在输入信号(例如，生命指征v[t]_l到v[t]_Q的一个)上进行滤波，以抑制参考信号与输入信号之间的相关，并相应地提供滤波后的生命指征fv[t]_k。S卩，通过改变(leverage)反映所监测的对象的活动的活动信号a[t]_p，可以滤波生命指征v[t]_q中由活动诱发的伪迹、干扰和/或噪声，以便提供具有更好的信号质量的滤波后的生命指征fv[t]_k。备选地，滤波器U_1到U_K可提供相同的K个滤波后的生命指征fv[t]_l到fv[t]_K0
[0028]生命指征派生块210可在一或多个生命指征v[t]_l到v[t]_Q以及滤波后的生命指征fV[t]_l到fV[t]J(上执行生命指征派生，并相应地提供N( —或多)个派生后的生命指征rv[t]_l到rv[t]_N。例如，派生后的生命指征rv[t]_n(派生后的生命指征rv[t]_l到rv[t]_N的一个)可以是指示心率(每单元时间心跳数)或呼吸率等的信号。
[0029]联合决定器212共同地根据生命指征v[t]_l到v[t]_Q、fv[t]_l到fv[t]_K以及rv[t]_l到rv[t]_N的子集(例如，一个、一些或所有)，以及活动信号a[t]_l到a[t]_K的子集，执行联合决定用于将生命体征监测的结果分类到多个预定片段的一个。例如，联合决定器212可利用活动信号a[t]_l到[t]_K的一个作为活动指示符，以及利用生命指征v[t]_l 到 v[t]_Q、fv[t]_l 到 fv[t]_K 以及 rv[t]_l 到 rv[t]_N 的一个作为生命指示符。联合地考虑活动指示符和生命指示符，联合决定器212可通过检查活动指示符是否超过关联的活动阈值范围(例如，小于活动阈值范围的下限)以及生命指示符是否超过关联的生命阈值范围(例如，小于生命阈值范围的下限)来提供联合决定。如果都否，则联合决定可反映警报片段，因为活动和生命读取均为低。相反，如果其中一个为是，则联合决定可反映“目前还好”的片段。
[0030]与图2中显示的控制器200 —起，显示于图1中的方法100的主要步骤可以描述如下。
[0031]步骤102:通过接口 202 (图2)，获取视频信号V0。
[0032]步骤104:通过活动建模块204，在视频信号V0上执行活动建模以提供时变的活动信号 a[t]_l 到 a[t]_P0
[0033]步骤106:通过生命指征提取块206，在视频彳目号V0上执行生命指征提取以提供时变的生命指征v[t]_l到v[t]_Q。
[0034]步骤108:通过滤波器块208的每个滤波器单元U_k，基于活动信号a[t]_l到a[t]_P的一个，在生命指征v[t]_l到v[t]_Q以及rv[t]_l到rv[t]_N上执行滤波，以便抑制他们之间的相关，并相应地提供滤波后的生命指征为滤波后的生命指征fv [t]_l到fv [t]_K的一个。共同地利用滤波器U_1到U_K，提供滤波后的生命指征fv [t]_l到 fv[t]_K0
[0035]步骤110:通过生命指征派生块210，在生命指征v[t]_l到v[t]_Q以及fv[t]_l到fv[t]_K的子集(一个、一些或所有)上执行生命指征派生，并相应地提供派生后的生命指征 rv[t]_l 到 rv[t]_N。
[0036]步骤112:通过联合决定器212，根据生命指征v[t]_l到v[t]_Q，fv[t]_l到fv[t]_K以及rv[t]_l到rv[t]_N的子集(一个、一些或所有)，以及活动信号a[t]_l到a[t]_K的子集(一个、一些或所有)，提供联合决定用于将生命体征监测的结果分类到多个预定片段的一个。
[0037]在方法100中，步骤104和106可以同时地或相继地执行，步骤104和108可以同时地或相继地执行，以及步骤104和110可以同时地或相继地执行。P、Q、K和R的每两个数字可以是相同或不同的。例如，数字Q可以不同于数字P，但等于数字K。
[0038]与图1和图2 —起，请参考图3，图3图示根据本发明的实施例的方法300。活动建模块204(图2)可以执行方法300以实施步骤104(图1)。方法300可包含以下步骤。
[0039]步骤302:接收视频信号V0。
[0040]步骤304:执行背景减法，例如，通过:对于视频V0的当前帧V0[t]和先前帧VO [t-dt]，根据帧VO [t-dt]和V0[t]的公共部分识别静态背景，从帧VO [t]中减去背景，并相应地提供当前背景减去后的帧VI [t](未示出)。备选地，背景减法可以通过以下来执行:对于当前帧VO [t]和多个先前帧VO [t-dt]、VO [t-2*dt]到VO [t-J0*dt]，根据帧VO [t-dt]到V0[t-J0*dt]的平均(或加权平均)和帧V0[t]来提供背景，并相应地提供帧VI [t]。然后，背景减去的视频信号VI(未示出)从背景减去的帧(例如，对于时间(t-dt)的帧VI [t-dt]以及对于时间t的帧VI [t]等)获取。
[0041]步骤306:通过活动建模块204，通过从视频信号VI的每个帧确认和识别所监测的对象，在视频信号VI上执行对象确认。对象确认可基于人脸确认和/或基于将视频信号VI的内容与所监测的对象的已知样式进行比较。
[0042]步骤308:通过活动建模块204，通过识别一个或多个身体部分(例如，面部、胸部、胳膊、手和/或他们的组合等)为Ml个感兴趣的区域(Reg1n of Interest，以下简称R0I)aR[t]_l到aR[t]_Ml (未示出)，在每个帧VI [t]的所确认的对象上执行R0I提取。因此，从连续的帧VI [.]，活动建模块204可分别提取分别表示为aR[.]_1到aR[.]_M1的Ml个R0I序列，每个R0I序列aR[.]_m(m = 1到Ml)从连续的帧VI [.]追踪相同的身体部分。例如，R0I 序列 aR[.]_m 可包含 R0I aR[t_2*dt]_m、aR[t_dt]_m、aR[t]_m，以追踪分别从帧VI [t-2*dt]、VI [t-dt]、VI [t]等识别和提取的相同的身体部分。
[0043]步骤310:为了提供每个活动信号a[t]_p (p = 1到P)，由活动建模块204在关联的R0I序列aR[.]_m(R0I序列aR[.]_1到aR[.]_M1)上执行R0I操作。例如，活动建模块204可在分别从帧Vl[t-Jl*dt]到Vl[t]提取的多个(J1+1)连续的R0IaR[t_Jl*dt]_m、aR[t-(Jl-l)*dt]_m、--^βΚ[?-2*(1?]_πι 以及 aR[t]_m 上执行 R0I 操作，并相应地提供活动信号a[t]_p的当前样本(在时间t)。