用于光学体积描记图信号的噪声清除的方法和系统技术方案

提供了用于光学体积描记图信号的噪声清除的方法和系统。方法和系统被公开用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压；其中光学体积描记图信号被从用户中提取；经提取的光学体积描记图信号被上采样；经上采样的光学体积描记图信号被滤波；每个周期的不均匀基线漂移被从经上采样和滤波的光学体积描记图信号中移除；光学体积描记图信号的异常值周期被移除并且光学体积描记图信号的剩余周期被建模；并且时域特征被从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取以用于估计用户的血压。

【技术实现步骤摘要】
优先权请求本申请要求于2015年4月27日提交的印度申请号为No.1684/MUM/2015的优先权，前述申请的全部内容通过引用被合并于此。
本申请一般涉及生物医学信号处理，并且更具体地涉及用于使用移动通信设备捕获的光学体积描记图(PPG)信号的噪声清除的方法和系统。
技术介绍
近期已经见证了世界范围内的通信技术的巨大增长。因此，通信设备已经开始大规模地替换手动人力。具体地，诸如智能电话之类的通信设备以及在其中嵌入的用于生理感测的应用在发达国家和发展中国家都快速地流行起来。基于智能电话的生理感测应用向老人以及年青人提供了在无需拥有专用临床设备的情况下在家中经常地检测众多生理数据来进行指示性和预防性测量的机会。为了支持各种生理感测应用，现在的智能电话被装备有多种内置传感器，例如加速度计、麦克风、相机。加速度计和麦克风能够被利用以测量诸如呼吸速率和心率之类的某些生理参数，而智能电话的相机可被用于使用光学体积描记术来估计若干生命数据，该光学体积描记术是测量毛细血管中的瞬时血流量的非侵入性技术。由于毛细血管血流量在心脏收缩期间增加并且在心脏舒张期间减少。因此，人体的光学体积描记图(PPG)信号本质上是周期性的，其基频指示了心率。光学体积描记图(PPG)还被用于测量包括心率、血压、呼吸速率、血氧饱和度和一些ECG参数在内的若干生理数据。现有技术文献描述了用于根据光学体积描记图估计心脏收缩(Ps)血
压和心脏舒张(Pd)血压的各种方案。一些现有技术文献使用PPG和ECG信号的组合来测量脉搏传导时间以估计血压。在另一途径中，与麦克风同步的光学体积描记图信号也能够用于实现此目的。重要的是注意到：一些现有技术文献提出一组时域光学体积描记图特征来使用机器学习技术估计Ps和Pd；估计血压的一种间接途径可以是使用光学体积描记图特征经由Windkesel模型中的R和C参数来进行。用于使用光学体积描记图测量血压的大多数现有方案仅能够当它们被应用在干净和没有噪声的光学体积描记图信号上时被采用。然而，这样的方案在光学体积描记图信号是使用诸如智能电话之类的通信设备捕获的时候出现了实际约束。智能电话通常以30fps捕获视频，得出了经提取的光学体积描记图信号的非常低的采样率，与临床设备的100Hz或更多相比该采样率是30Hz。除此之外，在使用智能电话捕获光学体积描记图信号的同时的环境光也影响信号质量。一点点手指移动或者甚至指压的变化能够大幅影响光学体积描记图信号质量，因而时域的信号变得更加易损并且更不可靠。因此，使用智能电话捕获的光学体积描记图信号本质上是杂乱的。尽管它们已经被成功地用于使用频域分析确定心率，但像血压之类的其他间接标记符需要时域分析，而信号需要被变得十分干净来进行时域分析。现有的在先技术方案示出了使用滤波器对捕获的光学体积描记图信号进行噪声清除，这可能不足以进行详尽的噪声清除以及不足以移除不希望的频率。进而，这样的滤波可能不足够用于估计诸如血压之类的生命数据。因此，鉴于上文提到的
技术介绍
，显然希望有用于光学体积描记图信号的噪声清除以估计用户的血压的方法和系统。
技术实现思路
本公开的实施例呈现了关于由专利技术者在传统系统中认识到的上述技术问题的解决方案的技术改进。例如，在一个实施例中，用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的方法。该方法包括从用户提取光学体积描记图信号以及对经提取的光学体积描记图信号进行上采样。另
外，该方法包括：对经上采样的光学体积描记图信号进行滤波并且然后移除经上采样和滤波的光学体积描记图信号的每个周期中的不均匀基线漂移。接着，该方法包括：根据k均值聚类来移除光学体积描记图信号的异常值周期，利用两个高斯函数的和来对光学体积描记图信号在移除异常值周期之后的剩余周期进行建模，并且然后从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取时域特征以用于估计用户的血压。在另一实施例中，提供了用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的系统。系统包括与移动通信设备相耦合的图像捕获设备、上采样模块、滤波模块、基线漂移移除模块、异常值移除模块、信号建模模块、和特征提取模块。在又一实施例中，提供了具有在其上实施的计算机程序的非暂态计算机可读介质，所述计算机程序用于执行用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的方法。该方法包括从用户提取光学体积描记图信号以及对经提取的光学体积描记图信号进行上采样。另外，该方法包括：对经上采样的光学体积描记图信号进行滤波并且然后移除经上采样和滤波的光学体积描记图信号的每个周期中的不均匀基线漂移。接着，该方法包括：根据k均值聚类来移除光学体积描记图信号的异常值周期，利用两个高斯函数的和来对光学体积描记图信号在移除异常值周期之后的剩余周期进行建模，并且然后从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取时域特征以用于估计用户的血压。应当理解上述一般描述以及下面的详细描述是示例性的并且仅仅是解释性的而不限制所要求保护的专利技术。附图说明被并入本公开并且构成本公开的一部分的附图示出了示例性实施例，并且与说明书一起用来解释所公开的原理。图1示出了描述用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的方法的流程图。图2示出了描述用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的系统架构的框图。图3示出了用于移除经上采样和滤波的光学体积描记图信号的每个周期中的不均匀基线漂移的图形表示。图4示出了用于利用两个高斯函数的和对光学体积描记图信号在移除异常值周期之后的剩余周期进行建模的图形表示。图5示出了用于比较原始提取的光学体积描记图信号和模型化的光学体积描记图信号的图形表示。图6A和6B示出了描述用于使用光学体积描记图信号估计用户的血压的训练阶段和测试阶段的框图。具体实施方式示例性实施例是参考附图进行描述的。在图示中，标号最左侧的(一个或多个)数字指示标号首次出现的图示。在方便的时候，相同的标号被用于贯穿这些图示以指代相同或类似的部分。尽管这里描述了所公开的原理的示例和特征，在不背离所公开的实施例的精神和范围的情况下的修改、改编和其他实现方式是可能的。以下具体描述意图被视为仅是示例性的，而真正的范围和精神由所附权利要求来指示。公开的实施例仅仅是本专利技术的示例，其可以用各种形式来实施。本专利技术使能用于光学体积描记图(PPG)信号的噪声清除以用于估计用户的血压(BP)的方法和系统。在本专利技术的实施例中，用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的系统(200)包括与移动通信设备(204)耦合的图像捕获设备(202)；上采样模块(206)；滤波模块(208)；基线漂移移除模块(210)；异常值(outlier)移除模块(212)；信号建模模块(214)；和特征提取模块(216)。参考图1，图1是示出了用于光学体积描记图信号的噪声清除以用于估计用户的血压的方法的流程图。方法始于步骤102，使用与移动通信设备(204)相耦合的图像捕获设
备(202)来从用户提取光学体积描记图信号。在步骤104，经提取的光学体积描记图信号通过使用上采样模块(206)被上采样。在步骤106，通过使用滤波模块(208)，经上采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于光学体积描记图PPG信号的噪声清除以用于估计用户的血压BP的方法，所述方法包括：a.使用与移动通信设备相耦合的图像捕获设备从所述用户提取光学体积描记图信号；b.使用上采样模块对经提取的光学体积描记图信号进行上采样；c.使用滤波模块对经上采样的光学体积描记图信号进行滤波；d.使用基线漂移移除模块来移除经上采样和滤波的光学体积描记图信号的每个周期中的不均匀基线漂移；e.使用异常值移除模块根据k均值聚类来移除所述光学体积描记图信号的异常值周期；f.使用信号建模模块，利用两个高斯函数的和来对所述光学体积描记图信号在移除异常值周期之后的剩余周期进行建模；以及g.使用特征提取模块从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取时域特征以用于估计所述用户的血压。

【技术特征摘要】
2015.04.27 IN 1684/MUM/20151.一种用于光学体积描记图PPG信号的噪声清除以用于估计用户的血压BP的方法，所述方法包括：a.使用与移动通信设备相耦合的图像捕获设备从所述用户提取光学体积描记图信号；b.使用上采样模块对经提取的光学体积描记图信号进行上采样；c.使用滤波模块对经上采样的光学体积描记图信号进行滤波；d.使用基线漂移移除模块来移除经上采样和滤波的光学体积描记图信号的每个周期中的不均匀基线漂移；e.使用异常值移除模块根据k均值聚类来移除所述光学体积描记图信号的异常值周期；f.使用信号建模模块，利用两个高斯函数的和来对所述光学体积描记图信号在移除异常值周期之后的剩余周期进行建模；以及g.使用特征提取模块从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取时域特征以用于估计所述用户的血压。2.如权利要求1所述的方法，其中所述光学体积描记图信号是使用被附着到与所述移动通信设备相耦合的所述图像捕获设备的发光源从所述用户提取的，并且其中与所述移动通信设备相耦合的所述图像捕获设备将光学体积描记图信号提取为30fps的视频流。3.如权利要求1所述的方法，其中所述光学体积描记图信号是通过使用与所述移动通信设备相耦合的所述图像捕获设备在捕获的视频的YCBCR颜色空间的Y域中被提取的，并且其中所述光学体积描记图信号被提取为时间序列数据，其中第n帧处的光学体积描记图信号值由第n帧的Y组分的平均值表示。4.如权利要求1所述的方法，其中经提取的光学体积描记图信号通过使用线性内插被上采样，并且其中所述经上采样的光学体积描记图信号被移位至它的零均值并且被应用到具有0.5Hz和5Hz截止频率的四阶巴特沃兹带通滤波器。5.如权利要求1所述的方法，其中所述经上采样和滤波的光学体积描记图信号的长度为k的每个周期F中的不均匀基线漂移是通过构建第二向量T被移除的，该第二向量T形成长度k的线段，所述第二向量T具有与每个周期F的端点相同的端点以及在中间使用线性回归构建的k-2个均等分布的点，其中向量F1＝F-T表示具有零基线的经修改的周期。6.如权利要求1所述的方法，其中所述光学体积描记图信号的异常值周期通过以下操作被移除：将所述光学体积描记图信号的每个周期分割成多个均等大小的矩形重叠窗口、识别所述多个矩形重叠窗口的基频、计算与理想时间周期的绝对偏差、将所述理想时间周期的较高值指示为错误检测到的周期、使用k均值聚类来移除错误检测到的异常值。7.如权利要求1所述的方法，其中包括收缩时间，舒张时间，33％、75％脉冲高度处的脉冲宽度B33、B75，原始信号的总脉冲宽度，以及高斯RMS宽度、经拟合的高斯曲线的C1和C2、和模式参数b1和b2在内的时域特征被从原始提取的光学体积描记图信号以及经建模的光学体积描记图信号中提取用于使用机器学习技术来估计所述用户的血压。8.一种用于光学体积描记图PPG信号的噪声清除以用于估计用户的血压BP的系统，所述系统包括：a.与移动通信设备相耦合的图像捕获设备，被适用于从所述用户提取光学体积描记图信号；b.上采样模块，被适用于对经提取的光学体积描记图信号进行上采样；c.滤波模块，被适用于对经上采样的光学体积描记图信号进行滤波；d.基线漂移移除模...

【专利技术属性】
技术研发人员：洛汗·班纳吉，雅尼班·杜塔·周赫礼，阿尼努达·辛哈，艾维克·戈塞，亚潘·帕尔，
申请(专利权)人：塔塔顾问服务有限公司，
类型：发明
国别省市：印度;IN