蘇培權(quán)，許 亮，梁永堅

(廣東工業(yè)大學(xué) 自動化學(xué)院，廣州 510006)

0 引言

心率作為人體重要生命體征，是評估人體健康重要參數(shù)，其中，靜息心率是鑒別心臟健康狀況及其他臨床診斷風(fēng)險預(yù)測重要因子[1]，因此對靜息心率日常測量將有助于對人體身體狀況監(jiān)測以及相關(guān)疾病預(yù)防，特別是對老年人身體功能性下降和疾病風(fēng)險的預(yù)測有著重要的意義[2]。目前，心電圖法是心率測量中應(yīng)用最廣、準(zhǔn)確度高的一種方法，但是由于這類接觸式測量法中傳感器設(shè)備需要與人體皮膚接觸，造成使用上不便。

早期非接觸式心率測量法有微波多普勒雷達(dá)[3]、超寬帶脈沖雷達(dá)分析[4-5]以及熱成像處理[6]，然而這些方法成本昂貴，且需要專業(yè)操作。另一方面，家庭式醫(yī)療診斷測量和遠(yuǎn)程健康狀況監(jiān)控越來越被重視，并且處于快速發(fā)展階段[7]，所以尋找一種低成本、操作方便且實時性較強(qiáng)非接觸式心率測量法具有重要意義。文獻(xiàn)[8] 對臉部感興趣皮膚區(qū)域采集30 s視頻，根據(jù)皮膚亮度變化采用自回歸頻譜實現(xiàn)脈搏測量，是早期通過視頻采集實現(xiàn)脈搏測量的方法。近年來，隨著計算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展，有研究人員利用光電容積描記法(Photo Plethysmo Graphy, PPG)原理對人體皮膚采集到視頻進(jìn)行處理[9-10]，從而實現(xiàn)對心率非接觸式測量，該方法在降低視頻噪聲時大多采用線性濾波器，無法降低與心率同頻段信號噪聲，造成心率提取準(zhǔn)確度較低。Poh等[11-12]和Pursche等[13]采用獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)算法進(jìn)行盲源分離去噪，對于測量對象人臉中非皮膚區(qū)域，特別是眼睛眨動會對信號波形產(chǎn)生較大干擾，且干擾頻率和心率相接近，不易被濾除[14]。另外，盲源分離并沒有提供一個判斷方法來區(qū)分分離后哪一組獨(dú)立信號相對于實際心率信號最具有真實性，從而影響到心率計算精度[15]。Xu等[16]針對盲源分離缺點，受光學(xué)血氧儀啟發(fā)，提出了針對人體皮膚基于脈搏變化交流信號成分分析的簡單數(shù)學(xué)模型心率計算，該方法在測量過程中要持續(xù)45～90 s，而且整個過程要求被測對象保持不動。短時傅里葉測量心率[17]，固定變換窗口寬度限制了心率估計，不正確窗口大小直接導(dǎo)致心率錯誤測量。文獻(xiàn)[15,18]在Poh等[11]提出方法基礎(chǔ)上對盲源分離算法改進(jìn)，一定程度上提高了算法魯棒性。針對測量過程中被測對象移動和環(huán)境亮度變化對測量精度的影響，文獻(xiàn)[19] 通過臉部跟蹤和對臉部變化亮度矯正有效提高算法對移動和環(huán)境變化的魯棒性。文獻(xiàn)[20]根據(jù)建立皮膚模型和線性盲源分離從臉部多個局部區(qū)域提取的體積描記器(PlethysmoGraph, PG)信號，并使用多數(shù)投票法估計心率，進(jìn)一步提高對被測對象移動和環(huán)境亮度變化的魯棒性，一定程度上克服Li等[19]在復(fù)雜測量背景臉部變化亮度矯正可靠性低的不足。人臉視頻PPG原理是皮膚對光吸收和反射隨著皮膚下血管血液灌注量變化而變化，人臉視頻通過捕獲這種變化來估計心率。非接觸式視頻心率估計方法，幾乎都在臉部皮膚上根據(jù)PPG原理演變而來，光電容積描記法相關(guān)醫(yī)學(xué)研究[21-22]表明，人體周圍環(huán)境溫度和表皮組織溫度直接影響到皮膚血流灌注，對PPG信號產(chǎn)生較大干擾，導(dǎo)致血氧飽和度及心率估計精度下降。人臉直接與周圍環(huán)境接觸，受環(huán)境溫度影響較大，所以造成基于光電容積描記法原理人臉心率測量精度和穩(wěn)定性下降。因此，上述心率測量方法存在心率同頻段噪聲干擾大、受環(huán)境溫度影響較大、對分離信號真實性缺乏判斷等問題。

針對上述問題，并根據(jù)靜息心率可通過橈動脈一分鐘跳動次數(shù)來估算，本文提出了一種基于歐拉影像放大技術(shù)[23]的心率測量新方法。該方法運(yùn)用歐拉影像放大技術(shù)實現(xiàn)橈動脈跳動微小變化放大，對放大后的視頻幀作亮度方差統(tǒng)計，并根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果分割提取橈動脈跳動區(qū)域視頻圖像，對所提取橈動脈部位亮度通道進(jìn)行時頻分析，實現(xiàn)心率非接觸式自動測量。

1 測量原理

由于心率測量可通過對橈動脈跳動次數(shù)的計數(shù)間接實現(xiàn)。而在影像中橈動脈很細(xì)微、跳動難以用人肉眼觀察出來，所以本文所提方法先采用歐拉影像放大技術(shù)對影像中橈動脈微小跳動進(jìn)行放大，使脈搏跳動可視化，同時便于橈動脈跳動部位定位處理，如圖1所示。在歐拉影像放大技術(shù)中，對于微小運(yùn)動對象采用空間多尺度方法放大像素亮度變化值，實現(xiàn)橈動脈跳動信號放大。對經(jīng)過放大處理視頻幀，由于亮度包含了圖像微小運(yùn)動信息，圖像變化主要在亮度上表達(dá)出來，因此亮度變化可用來解析橈動脈跳動信息。

圖1 心率測量原理

Fig. 1 Schematic diagram of heart rate measurement

橈動脈微小跳動信息主要集中在視頻幀像素點亮度通道的變化，所以本文對采集橈動脈區(qū)域視頻進(jìn)行歐拉影像放大處理。歐拉影像放大處理中建立視頻幀拉普拉斯金字塔對視頻幀空間多分辨率分解，對視頻幀空間分辨率一樣的圖像層進(jìn)行時域處理。時域處理算法，以及與運(yùn)動放大之間關(guān)系可根據(jù)光流分析中基于一階泰勒級數(shù)展開微分近似法進(jìn)行分析，一維運(yùn)動信號具體分析說明如下所示。

函數(shù)I(x,t)表示在圖像空間點位置為x、時間為t時亮度，令I(lǐng)(x,0)=f(x)，經(jīng)過時間t之后產(chǎn)生動作位移函數(shù)為δ(t)[23]，則：

I(x,t)=f(x+δ(t))

(1)

對于微小運(yùn)動信號給予適當(dāng)放大因子放大，可對式(1)進(jìn)行關(guān)于x的一階泰勒級數(shù)展開分析，如式(2)所示：

(2)

令經(jīng)過時域帶通濾波所要放大動作信號為：

(3)

將該信號放大α(放大因子)倍后，疊加到原信號I(x,t)，如式(4)所示：

(4)

由此可得：

(5)

將式(5)作關(guān)于一階泰勒級數(shù)展開逆方向運(yùn)算，得到逼近運(yùn)動放大后亮度信號：

(6)

由式(1)與式(6)比較，可知經(jīng)過運(yùn)動放大后，運(yùn)動幅度是沒經(jīng)過放大的(1+α)倍。為了防止放大失真，對所構(gòu)造金字塔中不同空間頻率基帶應(yīng)使用合理放大因子進(jìn)行限制，假設(shè)信號空間波長為λ=2π/ω，其中ω為信號空間頻率，則放大因子α限制公式[23]如式(7)所示：

(1+α)δ(t)<λ/8

(7)

經(jīng)過歐拉影像放大處理，橈動脈跳動部位對應(yīng)像素點的亮度值在時域上波動較大，所以在時域上對視頻幀像素點亮度通道作亮度方差統(tǒng)計，以灰度值表示像素亮度方差值大小，灰度值越大代表該像素點亮度變化幅度越大。由于手臂背景中可能存在運(yùn)動物體，在亮度方差統(tǒng)計中就會產(chǎn)生較大方差值，這會對后續(xù)步驟——橈動脈定位產(chǎn)生很大影響，所以在進(jìn)行視頻幀亮度方差統(tǒng)計同時，對經(jīng)過歐拉影像放大的視頻幀作皮膚分割，提取視頻中皮膚區(qū)域，并將提取結(jié)果與亮度方差統(tǒng)計結(jié)果作邏輯與運(yùn)算，去除背景方差。去除背景后僅剩皮膚區(qū)域亮度方差，所以對該區(qū)域作形態(tài)學(xué)處理實現(xiàn)橈動脈跳動定位，并對所定位區(qū)域像素點根據(jù)其亮度方差大小計算該區(qū)域亮度加權(quán)平均值，獲取生理信號，對所獲信號進(jìn)行時頻轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)心率非接觸式測量。

2 測量方法

本文運(yùn)用歐拉影像放大技術(shù)對橈動脈微小跳動動作幅度放大，通過圖像處理技術(shù)對視頻幀皮膚分割以及方差統(tǒng)計，實現(xiàn)對橈動脈跳動部位提取，然后對視頻幀所提取區(qū)域亮度通道時頻分析，實現(xiàn)心率自動測量，具體流程包括以下幾個部分：視頻輸入，橈動脈跳動微小變化放大，橈動脈跳動區(qū)域提取和心率計算。

2.1 橈動脈跳動微小變化放大

歐拉影像放大技術(shù)主要先由圖像RGB空間轉(zhuǎn)換到Lab空間，并在Lab空間中通過對視頻幀空間域和時域上處理，實現(xiàn)放大視頻中人眼難以察覺到的微小運(yùn)動變化，其中包括手腕附近橈動脈跳動。對于微小運(yùn)動放大空間域上處理主要是建立視頻幀拉普拉斯金字塔，原圖像經(jīng)過高斯低通濾波并以步長為2隔行隔列采樣即可得到高斯金字塔第1層圖像(第0層為原圖像)，對所得圖像同樣濾波和采樣，迭代若干次可得到高斯金字塔，所以高斯金字塔把原圖像分解為低通子帶，在低通子帶依次對高斯金字塔上一層上采樣，再將采樣結(jié)果高斯濾波之后與高斯金字塔下層作差運(yùn)算即可得到拉普拉斯金字塔。在空間多分辨率分解過程中，結(jié)合采集視頻分辨率提高金字塔層數(shù)，可實現(xiàn)偽影抑制和運(yùn)動放大，同時提高視頻信噪比。在時域上，運(yùn)用時域濾波器對每一視頻幀金字塔分辨率相同的圖像進(jìn)行時域濾波，提取視頻中感興趣微小運(yùn)動信號。時域濾波對象是視頻幀中像素點，視頻中脈搏跳動引起對應(yīng)像素值作同樣周期變化，所以可根據(jù)人體可能出現(xiàn)脈搏頻率范圍設(shè)定所需濾波器截止頻率?；谝陨戏治觯瑢飫用}視頻幀運(yùn)用歐拉影像放大技術(shù)，實現(xiàn)橈動脈跳動幅度放大，算法流程如圖2所示。

圖2 歐拉影像放大方法流程 Fig. 2 Flowchart of Eulerian video magnification method

橈動脈跳動微小變化放大具體步驟如下：

步驟1 對輸入視頻每幀利用前文所述拉普拉斯金字塔進(jìn)行空間多分辨率分解，每幀對應(yīng)一個拉普拉斯金字塔，多分辨率金字塔中層次越高，空間頻率越低，信噪比越高。

步驟2 對每個拉普拉斯金字塔中空間分辨率相同的圖像作時域帶通濾波，時域濾波結(jié)果即是提取視頻L通道中脈搏信號，視頻幀時域濾波截止頻率由脈搏頻率范圍(0.3～3 Hz)決定。

步驟3 根據(jù)放大因子對步驟2濾波結(jié)果提取信號進(jìn)行放大，其中放大因子隨著空間頻率增大(信噪比的下降)而減小，即由金字塔頂層到底層逐漸減小，然后將放大后多分辨率金字塔合成圖像。

步驟4 物體微小位移主要與亮度有關(guān)，因此在圖像的Lab空間中L亮度通道放大脈搏跳動信號時，抑制a、b通道信號，可提高輸出視頻信噪比。根據(jù)式(4)，放大后信號與原信號相加，將放大后圖像疊加到原視頻幀，完成圖像最后合成并轉(zhuǎn)換回RGB空間，重構(gòu)視頻。

步驟5 輸出視頻，可見視頻幀標(biāo)記位置時域上紋理變化比放大前明顯很多。

2.2 橈動脈跳動區(qū)域提取

橈動脈跳動微小變化放大之后，橈動脈跳動部分時域上亮度值變化幅度增大，根據(jù)放大后視頻幀像素點時域上亮度值的變化，可實現(xiàn)對橈動脈跳動區(qū)域提取。物體在運(yùn)動過程中伴隨著視頻幀對應(yīng)位置像素點亮度通道上變化，所以經(jīng)過橈動脈跳動微小變化放大后，相對于皮膚其他區(qū)域，橈動脈跳動部位所對應(yīng)像素亮度值變化幅度明顯較大。因此對視頻橈動脈跳動前1～3個周期像素亮度值，根據(jù)方差計算公式作時域上像素點亮度方差統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果以亮度方差統(tǒng)計灰度圖表示，其中灰度值較高表示該像素點亮度變化幅度較大。同時，對橈動脈跳動微小變化放大后視頻幀進(jìn)行皮膚區(qū)域提取，提取結(jié)果與亮度方差統(tǒng)計灰度圖進(jìn)行邏輯與運(yùn)算，去除手臂背景方差，避免可能存在復(fù)雜運(yùn)動背景和皮膚邊緣部分，對后續(xù)處理產(chǎn)生影響，以便進(jìn)一步確定橈動脈跳動位置。最后，根據(jù)去除背景方差圖，利用圖像形態(tài)學(xué)處理，進(jìn)行橈動脈跳動區(qū)域定位，從而實現(xiàn)橈動脈跳動區(qū)域提取。橈動脈跳動區(qū)域提取流程如圖3所示。

圖3 橈動脈跳動部位提取流程 Fig. 3 Flowchart of radial artery pulsing region extraction

2.2.1 統(tǒng)計方差

橈動脈細(xì)微跳動放大視頻幀中，結(jié)合人體可能出現(xiàn)的心率(20～180 beat/min)和采集視頻幀速率(n幀/s)，用橈動脈至少一個跳動周期對應(yīng)的視頻幀計算像素點時域上亮度方差，用到視頻幀數(shù)N=60n/20，根據(jù)式(8)計算像素點(x,y)時域上亮度方差σ2(x,y)：

)2

(8)

其中：Li(x,y)代表時域上像素點的亮度。

利用前N幀計算出每個像素點時域上亮度方差，令方差灰度圖矩陣為A，則A(x,y)=σ2(x,y)，A(x,y)越大表示像素亮度幅度波動越大。

2.2.2 皮膚分割

對橈動脈跳動微小變化放大后視頻幀進(jìn)行皮膚分割，提取皮膚區(qū)域，可去除亮度方差統(tǒng)計灰度圖中運(yùn)動背景影響，降低皮膚邊緣存在亮度變化干擾，使后續(xù)提取脈搏信號信噪比更高，因此有必要將視頻畫面中皮膚區(qū)域進(jìn)行分割提取。在圖像顏色空間YCrCb空間中，Y是亮度，Cr、Cb分別是紅色、藍(lán)色的色度，為了對亮度變化具有較高適應(yīng)性，YCrCb空間對皮膚檢測具有較高效率[24]，所以通過在Cr、Cb通道設(shè)置閾值實現(xiàn)皮膚分割，符合式(9)認(rèn)為是皮膚區(qū)域[24]。對不同光照亮度皮膚分割結(jié)果如圖4所示，其中(d)、(e)、( f)是不同光照亮度圖像(a)、(b)、(c)對應(yīng)的皮膚二值區(qū)域，即感興趣區(qū)域(Region Of Interest, ROI)，可見YCrCb空間對皮膚檢測具有較高魯棒性。

(9)

本文參考文獻(xiàn)[24]方法，并針對背景中可能出現(xiàn)與皮膚像素值接近像素的誤判，結(jié)合本文具體應(yīng)用改進(jìn)。經(jīng)過式(9)閾值后產(chǎn)生二值圖像，對該二值圖像在閾值分割后進(jìn)行連通域大小計算，并選擇面積最大連通域，對最大連通域中可能存在孔洞經(jīng)行檢測和填充，并進(jìn)行邊緣腐蝕從而分割提取出皮膚區(qū)域。皮膚分割結(jié)果RGB圖像和二值圖像如圖5所示。

圖4 不同光照下皮膚區(qū)域初步提取結(jié)果 Fig. 4 Initial extraction results of skin area under different light conditions

圖5 皮膚分割結(jié)果 Fig. 5 Results with skin segmentation

2.2.3 橈動脈跳動區(qū)域定位

亮度方差灰度圖與皮膚分割二值圖像進(jìn)行邏輯與運(yùn)算后，得到僅有皮膚區(qū)域亮度方差的方差灰度圖。通過對所提取的皮膚區(qū)域方差灰度圖作閾值分割、孔洞填充，腐蝕、最大連通域選擇和膨脹，最后，提取最大連通域外接矩形區(qū)域作為生理信號區(qū)域，其中閾值分割中閾值由經(jīng)驗值和皮膚區(qū)域方差值范圍作動態(tài)設(shè)置，具體步驟如下。

步驟1 將統(tǒng)計方差灰度圖矩陣與皮膚分割二值圖像矩陣作點乘運(yùn)算，消除皮膚背景方差灰度，避免背景中出現(xiàn)較高方差灰度值對橈動脈跳動區(qū)域定位造成影響。

步驟2 對皮膚區(qū)域方差灰度圖作動態(tài)閾值分割，閾值取值如式(10)所示：

(10)

步驟3 對步驟2 閾值分割保留下來區(qū)域?qū)?yīng)的灰度進(jìn)行灰度腐蝕，使灰度最高連通域相對最大化，灰度較低連通域最小化；然后進(jìn)行連通域大小計算，并選擇最大連通域作為膨脹對象，將其恢復(fù)到腐蝕前大?。蛔詈笤诹炼韧ǖ缹υ撨B通域取外接矩形，并將此矩形中像素點作為橈動脈跳動部位提取結(jié)果。

2.3 心率計算

經(jīng)過上述步驟處理得到橈動脈跳動矩形區(qū)域，心率計算將對該區(qū)域中像素亮度求加權(quán)平均值，并將這些加權(quán)平均值構(gòu)成信號作快速傅里葉變換得到傅里葉能量譜，將能量譜中能量最高頻率乘于60，即可實現(xiàn)心率計算。

由于最后提取橈動脈矩形區(qū)域中方差值大小不一，即橈動脈跳動部對應(yīng)像素點亮度波動幅度存在差異，直接對矩形中像素點亮度取均值作為該幀脈搏亮度值，會造成生理信號信噪比下降。因此，根據(jù)橈動脈跳動矩形部位方差灰度圖中灰度值大小，對采集視頻幀的橈動脈跳動部位矩陣像素點亮度值求加權(quán)平均值，加權(quán)平均值在時域上形成計算心率所需脈搏波。亮度加權(quán)平均值計算和基于傅里葉能量譜分析心率計算具體步驟如下。

步驟1 橈動脈跳動矩形區(qū)域中像素亮度求加權(quán)平均值，權(quán)值wi如式(11)所示：

(11)

步驟2 對脈搏波信號作快速傅里葉變換，結(jié)合人體可能出現(xiàn)的心率，選取頻率帶寬為0.3～3 Hz(20～180 beat/min)作為分析頻段，并在此頻段范圍內(nèi)選擇能量最高點對應(yīng)的頻率作為心率測量結(jié)果，生理信號頻域能量譜如圖6(b)所示。

步驟3 由步驟3中傅里葉能量譜可得能量最高所對應(yīng)的頻率為fh=1.400 Hz，心率HR可由下式求出：HR=fh×60=1.400×60=84 beat/min。

3 實驗與分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與處理

本文實驗中，利用攝像頭能清晰采集到橈動脈部位圖像，要求拍攝過程中手避免大幅度運(yùn)動。設(shè)定采集原始視頻圖像空間為RGB，幀率為30幀/s，拍攝時長10～15 s，獲得300～450幀圖像。將采集到視頻直接作歐拉影像放大處理，實現(xiàn)橈動脈跳動微小變化放大。如圖7，橈動脈跳動微小變化放大前人眼難以觀察到的橈動脈微小跳動，脈動放大后顯示出明顯凹陷和凸起，如圖7中圓圈區(qū)域所示。

圖6 原始信號與傅里葉能量譜 Fig. 6 Original signal and Fourier energy spectrum

圖7 歐拉影像放大前后對比 Fig. 7 Comparison of before and after Eulerian video magnification

3.2 橈動脈跳動區(qū)域定位

圖8 橈動脈跳動區(qū)域定位 Fig. 8 Positioning for pulsing region of radial artery

3.3 心率計算

對所提取橈動脈區(qū)域，在亮度通道上根據(jù)式(11)計算每幀對應(yīng)加權(quán)平均值，數(shù)據(jù)歸一化后可得到如圖9(a)的脈搏波，并對該生理信號作快速傅里葉變換，脈搏波傅里葉能量譜如圖9(b)所示，然后選取能量譜中最高能量所對應(yīng)頻率計算心率：心率HR可由下式求出：HR=fh×60=1.166 7×60≈70 beat/min。

圖9 脈搏波與能量譜 Fig. 9 Pulse wave and energy spectrum

3.4 結(jié)果分析

由于本文方法主要是基于橈動脈視頻提取心率，所以在不同強(qiáng)度光照環(huán)境中橈動脈所在位置光照度對實驗結(jié)果精確度造成一定影響。為了驗證本文方法，借助光照度計，在日常室內(nèi)不同光照度條件下獲取橈動脈視頻進(jìn)行心率計算精度(日常室內(nèi)光照度一般范圍為100～1 000 lux)，按照上述實驗方法步驟，在光照度為20～1 000 lux范圍內(nèi)由光照度計測得光照度值并選取10個不同光照度作為實驗光照環(huán)境，對同一測試志愿者進(jìn)行非接觸式心率測量；同時進(jìn)行脈搏血氧儀測量，其中每一相同光照度進(jìn)行5組實驗，并以脈搏血氧儀測量結(jié)果作為對比標(biāo)準(zhǔn)，計算在不同光照度下心率測量平均絕對誤差和最大絕對誤差，不同光照度(E)實驗誤差曲線如圖10所示。當(dāng)光照度E≤80 lux時，由于采集的視頻質(zhì)量較差，直接導(dǎo)致心率測量結(jié)果誤差比較大，當(dāng)光照度逐漸充足時，心率測量結(jié)果誤差明顯下降并趨于穩(wěn)定，符合中華人民共和國醫(yī)藥行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(誤差 ≤5 beat/min)的要求。

圖10 光照度實驗誤差曲線 Fig. 10 Error curve of difference lux

為了進(jìn)一步驗證本文方法準(zhǔn)確性，按照本文實驗方法步驟，在本實驗對10個測試志愿者進(jìn)行非接觸式心率測量，并將測量結(jié)果與脈搏血氧儀同步測量結(jié)果對比分析。其中，10個測試者分為10組，即每組1人，每人非接觸式和同步接觸式心率測量各進(jìn)行5次。對得到50對數(shù)據(jù)采用Bland-Altman 法對本次實驗與脈搏血氧儀測量進(jìn)行一致性評估。

如圖11所示，坐標(biāo)上點S的數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為：

S(x,y)=((s1+s2)/2,(s1-s2))

(13)

其中s1，s2分別為同一次實驗中用本文方法和脈搏血氧儀測量心率值，橫坐標(biāo)x表示同一次測量中兩種方法測量平均值，縱坐標(biāo)y表示同一次測量中兩種方法測量值差值，置信率取95%(1.96標(biāo)準(zhǔn)差)。

圖11 Bland-Altman法估計兩種測量方法結(jié)果的一致性 Consistency estimation of results of two methods by Bland-Altman method

圖11的Bland-Altman 法一致性估計，對50對測量數(shù)據(jù)作符合度分析，誤差均值為0.120 0，標(biāo)準(zhǔn)方差為2.291 4，95%的置信區(qū)間為[-4.371,4.611]，可說明本文心率測量方法與脈搏血氧儀測量法具有很好一致性。對50對測量數(shù)據(jù)從平均誤差、標(biāo)準(zhǔn)方差和相關(guān)系數(shù)將本文與同樣采用Bland-Altman 法一致性估計的文獻(xiàn)[11,16]方法比較，對比結(jié)果如表1所示。同樣是將測量結(jié)果與脈搏血氧儀結(jié)果對比，與前兩種方法相比，本文測量方法的平均誤差絕對值和標(biāo)準(zhǔn)方差相對較小，標(biāo)準(zhǔn)方差相對于前兩者分別下降50.5%和32.6%，說明本文方法心率測量誤差明顯下降。另外，本文方法測量結(jié)果與脈搏血氧儀結(jié)果測量結(jié)果相關(guān)系數(shù)0.963 1，介于前兩種算法之間，經(jīng)實驗分析，影響誤差以及相關(guān)系數(shù)的主要原因是測量過程中手腕部位移動幅度較大。實驗的10組數(shù)據(jù)的誤差具體如表2所示。

表1 各類方法測量結(jié)果對比Tab. 1 Measurement results comparison of various algorithms

表2 本文方法實驗測量誤差 beat/minTab. 2 Error of experimental measurement for the proposed method beat/min

實驗計算得出10組誤差平均絕對誤差為1.76 beat/min，平均最大絕對誤差為3.7 beat/min，較近國內(nèi)相關(guān)研究文獻(xiàn)[14]平均絕對誤差2.0 beat/min，平均最大絕對誤差為4.0 beat/min，與之相比，本文測量方法平均絕對誤差下降12%，平均最大絕對誤差下降7.5%。根據(jù)中華人民共和國醫(yī)藥行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(誤差≤5 beat/min)的要求，本文方法滿足心率測量應(yīng)用，適用于個人家庭應(yīng)用或遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用。

4 結(jié)語

本文針對接觸式心率測量所帶來不便，盲分離信號準(zhǔn)確性缺乏判斷，以及基于PPG原理非接觸式心率測量受外部環(huán)境溫度影響較大等不足，提出一種新的心率非接觸式測量方法。實驗結(jié)果表明，本文心率測量方法在日常室內(nèi)光照環(huán)境中具有較好的適應(yīng)性，且與脈搏血氧儀測量法具有很好一致性，與基于PPG原理的測量方法相比，有效地降低了測量誤差，符合中華人民共和國醫(yī)藥行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，可達(dá)到預(yù)期心率測量效果，在日常家庭保健和遠(yuǎn)程醫(yī)療上應(yīng)用具有較大發(fā)展前景。經(jīng)過實驗分析，本文測量誤差主要是測量過程中受測對象手腕發(fā)生幅度較大位移，下一步的主要工作將從受測對象手腕脈搏處提取相關(guān)紋理特征，并對其進(jìn)行識別跟蹤，有效降低心率測量誤差。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China (21376091), the Guangdong Provincial Science and Technology Plan Project (2015A030401089, 2015B090922004, 2016B090927004).

SUPeiquan, born in 1991, M. S. candidate. His research interests include machine vision, machine learning.

XULiang, born in 1971, Ph.D., senior engineer. His research interests include machine vision, machine learning, wireless sensor network.

LIANGYongjian, born in 1991, M. S. candidate. His research interests include machine vision, machine learning.