一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法技术

本发明专利技术涉及血氧测量技术领域，具体涉及一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，通过采集信号数据，对PPG数据和三轴加速度数据预处理，计算pearson系数随rx的变化曲线，计算曲线的最大波峰和最小波谷，然后根据最大波峰对应的ra和最小波谷对应的rv，再根据ra计算血氧饱和度，根据rv计算心率。本发明专利技术的基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，能够测量在运动状态下的血氧饱和度，克服现有算法中运动状态下血氧饱和度测量偏高或不准确的缺陷，能够准确测量运动状态下测量动态心率和血氧饱和度，对促进人体血氧健康研究和应用发展具有重要意义。

A dynamic heart rate and blood oxygen measurement method based on Pearson correlation coefficient

The present invention relates to a blood oxygen measuring technical field, in particular to a Pearson correlation coefficient based on dynamic heart rate and blood oxygen measurement method, through the acquisition of data of PPG data and the three axis acceleration data preprocessing, calculating Pearson coefficient curve with Rx, the maximum and minimum peak curve was calculated according to the maximum wave trough, and the corresponding RA and the minimum trough corresponding to the RV, then calculate the blood oxygen saturation rate according to the RA, according to rv. The invention of the Pearson correlation coefficient of dynamic heart rate and blood oxygen measurement method based on can be measured under conditions of motion, high oxygen saturation measurement to overcome the motion state of the existing algorithms or not accurate, can the dynamic heart rate and blood oxygen saturation measurement motion measurement, it has important significance for promoting research and human oxygen the application of healthy development.

【技术实现步骤摘要】
一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法
本专利技术涉及血氧测量
，具体涉及一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法。
技术介绍
血氧饱和度(SpO2)是血液中被氧结合的氧合血红蛋白(HbO2)的容量占全部可结合的血红蛋白(Hb，hemoglobin)容量的百分比，即血液中血氧的浓度，它是呼吸循环的重要生理参数。而功能性氧饱和度为HbO2浓度与HbO2+Hb浓度之比，有别于氧合血红蛋白所占百分数。因此，监测动脉血氧饱和度(SaO2)可以对肺的氧合和血红蛋白携氧能力进行估计。正常人体动脉血的血氧饱和度为98％，静脉血为75％。人体的新陈代谢过程是生物氧化过程，而新陈代谢过程中所需要的氧，是通过呼吸系统进入人体血液，与血液红细胞中的血红蛋白(Hb)，结合成氧合血红蛋白(HbO2)，再输送到人体各部分组织细胞中去。血液携带输送氧气的能力即用血氧饱和度来衡量。现有专利解决方案中动态血氧测量主要包括：DST血氧测量技术和自适应滤波器血氧测量技术。而DST血氧测量技术假设人体血氧饱和度对应的R小于运动干扰R值，但在低血氧状态这个假设并不成立；自适应滤波血氧测量技术假设运动干扰具有统计稳定性，现实情况并不一定满足。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，克服现有算法中运动状态下血氧饱和度测量偏高或不准确的缺陷，能够准确测量运动状态下测量动态心率和血氧饱和度。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，包括以下步骤：S1.采用具有测量人体血氧饱和度功能的设备测取PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据，分别对PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据进行信号片段的选取，所述信号片段的选取以当前时间为中心，选取一定时间段的信号片段；S2.对PPG信号数据信号片段进行滤波预处理，得到PPG红外光信号IR(t)和PPG红光信号Red(t)，其中红外光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，红光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，IR(t)＝Sir(t)+Mir(t)+Nir(t)Red(t)＝Sred(t)+Mred(t)+Nred(t)式中，Sir(t)为红外光信号中脉搏信号成分；Mir(t)为红外光信号中运动干扰信号成分；Nir(t)为红外光信号中其他噪声；Sred(t)为红光信号中脉搏信号成分；Mred(t)为红光信号中运动干扰信号成分；Nred(t)为红外信号中其他噪声；S3.对三轴重力加速度信号数据信号片段进行降维处理，采用主成分分析方法对三轴信号处理，并取其中第一主成分，得到加速度信号Acc(t)，加速度信号中包含运动加速度信号和其他噪声，Acc(t)＝G(t)+Ng(t)式中，G(t)为加速度信号中的运动加速度信号成分；Ng(t)为加速度信号中的其他噪声；S4.计算红光和红外光的差通道信号Diff(t)，Diff(t)＝Red(t)-rx·IR(t)；式中，rx为计算系数，取值范围为0.2～2.5；S5.在[02]范围内遍历rx，计算差通道信号Diff(t)与加速度信号的Acc(t)的皮尔逊相关系数corr_pearson，并存储，得到皮尔逊相关系数corr_pearson随rx的变化曲线；S6.分别根据曲线的最大峰值确定ra，和最小波谷值确定rv；ra为最大峰值对应的rx值；rv为最小波谷对应的rx值；S7.当rx＝ra时，Sred(t)＝ra·Sir(t)求出血氧饱和度系数R值，式中，DCir为红外光信号中直流成分，DCred为红光信号中直流成分；根据R值计算血氧饱和度；当rx＝rv时，Diff(t)＝(ra-rx)·Sir+N(t)差通道信号中只包含脉搏信号成分和其他噪声，不包含运动干扰成分，用Diff(t)信号采用时域算法或频率算法计算心率。进一步地，所述步骤S1中，所述信号片段的选取以当前时间为中心，选取5s时间的信号片段。进一步地，所述步骤S2中，所述滤波预处理采用带通滤波器滤波得到信号交流成分，采用低通滤波器滤波得到信号直流成分。进一步地，所述通带频率为[0.3Hz，4.3Hz]的IIR带通滤波器，所述低通滤波为截止频率为0.3Hz的IIR低通滤波。进一步地，所述步骤S3中，采用独立成分分析或放射变换方法对三轴重力加速度信号数据信号片段进行降维。本专利技术的工作原理：由于红外光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，红光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，加速度信号中包含运动加速度信号和其他噪声，所述脉搏信号成分满足Sred(t)＝ra·Sir(t)，所述运动干扰信号成分满足Mred(t)＝rv·Mir(t)，所述运动干扰信号成分与三轴加速信号满足强相关，且Nred(t)与Nir(t)相互独立，因此可得Red(t)，Red(t)＝ra·Sir(t)+rv·Mir(t)+Nred(t)在计算差通道信号时，当rx＝rv时，差通道信号中无运动干扰成分，与脉搏信号高度相关，与运动信号无相关性，因此皮尔逊系数达到最小值；当rx＝ra时，差通道信号中无脉搏成分，只包含运动干扰成分，因此与脉搏信号无相关性，与运动信号高度相关，因此皮尔逊系数达到最大值，等于或接近1；当rx≠ra且rx≠rv时，差通道信号中即包含脉搏成分，也包含运动干扰成分，因此皮尔逊相关系数介于最大值和最小值之间，Diff(t)＝Red(t)-rx·IR(t)＝(ra-rx)·Sir(t)+(rv-rx)·Mir(t)+N(t)当rx＝ra时，Sred(t)＝ra·Sir(t)，求出血氧饱和度系数R值；当rx＝rv时，Diff(t)＝(ra-rx)·Sir+N(t)，差通道信号中只包含脉搏信号成分和其他噪声，不包含运动干扰成分，用Diff(t)信号采用时域算法或频率算法计算心率。本专利技术的有益效果是：本专利技术的基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，通过采集信号数据，对PPG数据和三轴加速度数据预处理，计算pearson系数随rx的变化曲线，计算曲线的最大波峰和最小波谷，然后根据最大波峰对应的ra和最小波谷对应的rv，再根据ra计算血氧饱和度，根据rv计算心率，实现准确测量运动状态下测量动态心率和血氧饱和度，对促进人体血氧健康研究和应用发展具有重要意义。附图说明图1为本专利技术动态心率和血氧测量方法的动态流程图；图2为本专利技术皮尔逊相关系数曲线的计算流程图；图3为本专利技术皮尔逊相关系数曲线图。具体实施方式下面结合具体实施例和附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。实施例如图1和图2所示，一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，包括以下步骤：S1.采用具有测量人体血氧饱和度功能的设备测取PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据，分别对PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据进行信号片段的选取，所述信号片段的选取以当前时间为中心，选取5s时间的信号片段；S2.对PPG信号数据信号片段进行滤波预处理，采用带通滤波器滤波得到信号交流成分，采用低通滤波器滤波得到信号直流成分，得到PPG红外光信号IR(t)和PPG红光信号Red(t)，其中红外光信号中包含脉搏信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用具有测量人体血氧饱和度功能的设备测取PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据，分别对PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据进行信号片段的选取，所述信号片段的选取以当前时间为中心，选取一定时间段的信号片段；S2.对PPG信号数据信号片段进行滤波预处理，得到PPG红外光信号IR(t)和PPG红光信号Red(t)，其中红外光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，红光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，IR(t)＝Sir(t)+Mir(t)+Nir(t)Red(t)＝Sred(t)+Mred(t)+Nred(t)式中，Sir(t)为红外光信号中脉搏信号成分；Mir(t)为红外光信号中运动干扰信号成分；Nir(t)为红外光信号中其他噪声；Sred(t)为红光信号中脉搏信号成分；Mred(t)为红光信号中运动干扰信号成分；Nred(t)为红外信号中其他噪声；S3.对三轴重力加速度信号数据信号片段进行降维处理，采用主成分分析方法对三轴信号处理，并取其中第一主成分，得到加速度信号Acc(t)，加速度信号中包含运动加速度信号和其他噪声，Acc(t)＝G(t)+Ng(t)式中，G(t)为加速度信号中的运动加速度信号成分；Ng(t)为加速度信号中的其他噪声；S4.计算红光和红外光的差通道信号Diff(t)，Diff(t)＝Red(t)‑rx·IR(t)；式中，rx为计算系数；S5.在[0 2]范围内遍历rx，计算差通道信号Diff(t)与加速度信号的Acc(t)的皮尔逊相关系数corr_pearson，并存储，得到皮尔逊相关系数corr_pearson随rx的变化曲线；S6.分别根据曲线的最大峰值确定ra，和最小波谷值确定rv；S7.当rx＝ra时，Sred(t)＝ra.Sir(t)求出血氧饱和度系数R值，...

【技术特征摘要】
1.一种基于皮尔逊相关系数动态心率和血氧测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用具有测量人体血氧饱和度功能的设备测取PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据，分别对PPG信号数据和三轴重力加速度信号数据进行信号片段的选取，所述信号片段的选取以当前时间为中心，选取一定时间段的信号片段；S2.对PPG信号数据信号片段进行滤波预处理，得到PPG红外光信号IR(t)和PPG红光信号Red(t)，其中红外光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，红光信号中包含脉搏信号成分、运动干扰信号成分和其他噪声，IR(t)＝Sir(t)+Mir(t)+Nir(t)Red(t)＝Sred(t)+Mred(t)+Nred(t)式中，Sir(t)为红外光信号中脉搏信号成分；Mir(t)为红外光信号中运动干扰信号成分；Nir(t)为红外光信号中其他噪声；Sred(t)为红光信号中脉搏信号成分；Mred(t)为红光信号中运动干扰信号成分；Nred(t)为红外信号中其他噪声；S3.对三轴重力加速度信号数据信号片段进行降维处理，采用主成分分析方法对三轴信号处理，并取其中第一主成分，得到加速度信号Acc(t)，加速度信号中包含运动加速度信号和其他噪声，Acc(t)＝G(t)+Ng(t)式中，G(t)为加速度信号中的运动加速度信号成分；Ng(t)为加速度信号中的其他噪声；S4.计算红光和红外光的差通道信号Diff(t)，Diff(t)＝Red(t)-rx·IR(t)；式中，rx为计算系数；S5.在[02]范围内遍历rx，计算差通道信号Diff(t)与加速度信号的Acc(t)的皮尔逊相关系数cor...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱芸，
申请(专利权)人：成都云卫康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51