一种非接触式的心血管健康评估方法技术

本发明专利技术提出一种非接触式的心血管健康评估方法，包括以下步骤：S101：数据获取及预处理；S102：提取HRV特征；S103：设计迁移学习分类器对数据进行测试。对已有的BCG、ECG信号分别提取HRV特征，再通过迁移学习分类器建立模型，待测病人的BCG、ECG信号输入到迁移学习分类器中，经过迁移学习分类器产生健康判别结果，检测方便、结果准确度较高。

A non-contact method for cardiovascular health assessment

【技术实现步骤摘要】
一种非接触式的心血管健康评估方法
本专利技术涉及医学领域，具体涉及一种非接触式的心血管健康评估方法。
技术介绍
心血管疾病已经严重影响到人们的生命健康，截至到2018年，中国有2.9亿心血管疾病患者，且患病率处于持续上升阶段。因此心血管健康的日常监测、评价和疾病诊断有十分重要的意义。目前常规的心血管健康状况监测方式包括心电图(Electrocardiograph,即ECG)，心阻抗图、超声心动图、心音图等，都需要使用电极等与皮肤接触来进行监测，并且对监测环境、条件以及操作人员都有一定的要求。这些限制都会给使用者造成身体上的不适和生活上的不便，不适用于长期的日常监测。心冲击信号(Ballistocardiogram，即BCG)是一种无创、无接触式的心血管功能监测手段。它主要是由血液循环过程中造成的人体重力的变化引起的。与其他心血管检测技术相比，它具有无创、无直接接触和检测方便等优势，特别适合进行长期监测。使用BCG信号计算心率变异性(HeartRateVariability，即HRV)进而去评估用户健康状况是一种可行的方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非接触式的心血管健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS101：数据获取及预处理；/nS102：提取HRV特征；/nS103：设计迁移学习分类器对数据进行测试。/n

【技术特征摘要】
1.一种非接触式的心血管健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101：数据获取及预处理；
S102：提取HRV特征；
S103：设计迁移学习分类器对数据进行测试。


2.根据权利要求1所述的一种非接触式的心血管健康评估方法，其特征在于，所述S101中包括以下步骤：
S1011：采集用户的BCG数据，从数据库下载ECG数据；
S1012：将BCG数据进行信号解混，将ECG进行噪音去除；
S1013：计算BCG数据逐拍心动周期，计算ECG数据逐拍心动周期；
S1014：去除BCG数据逐拍心动周期和ECG数据逐拍心动周期的异常值。


3.根据权利要求1所述的一种非接触式的心血管健康评估方法，其特征在于，所述S102中包括以下步骤：
S1021：从BCG数据逐拍心动周期、ECG数据逐拍心动周期提取HRV时域特征；
S1022：从BCG数据逐拍心动周期、ECG数据逐拍心动周期提取HRV频域特征；
S1023：从BCG数据逐拍心动周期、ECG数据逐拍心动周期提取HRV非线性特征；
S1024：对HRV的时域特征、频域特征和非线性特征进行归一化和筛选。


4.根据权利要求3所述的一种非...

【专利技术属性】
技术研发人员：何光强，白忠瑞，赵荣建，方震，
申请(专利权)人：南京润楠医疗电子研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32