一种结合PPG质量评估和DNN模型的心率估计方法技术

本发明专利技术公开了一种结合PPG质量评估和DNN模型的心率估计方法，所述方法包括：构造PPG数据集，并将其拆分为训练集和测试集；计算基于频域峭度的质量因子；计算E‑K散点图，确定频域峭度阈值θ<subgt;t</subgt;和θ<subgt;e</subgt;，分别用于筛选高质量的训练样本和测试样本；用经样本筛选后所得的训练集对DNN模型进行训练；用经样本筛选后所得的测试集进行心率估计；采用心率跟踪技术实现对全部测试样本的心率估计和后处理。本发明专利技术改善了DNN模型的稳定行和可迁移性，提高了心率估计精度，减少了心率估计所需的运算量，使得模型和算法具有移植片上系统的可行性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生命体征参数估计与监测领域，具体涉及一种结合ppg质量评估和dnn模型的心率估计方法。

技术介绍

1、光电容积脉搏图（photoplethysmography，简称ppg）是一种非侵入式的光学技术，用于检测血液容积变化。这种技术通过测量皮肤表面的光吸收变化来监测血管内血液流动情况，从而获得关于心脏活动和血液循环的信息。ppg 技术在心率（heart rate，hr）监测和其他生理参数测量中得到了广泛应用，并具有明显的优势。然而，ppg 信号易受不同类型的噪声干扰，特别是在基于 ppg 的运动心率（exercise hr）监测过程中，被试的身体运动会在 ppg 中产生大量运动伪迹（motion artifact，ma），同时运动也会引起 ppg 传感器的接触故障，产生无效ppg 样本，这给 hr 的精确估计带来很大的挑战。针对运动干扰问题，研究者提出了很多解决方案，大致可以分为两大类：基于经典滤波和信号分解理论的 hr 估计方法和基于深度神经网络 （deep learning network，dnn） 的 hr估计方法。研究结果表明，传统滤波和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合PPG质量评估和DNN模型的心率估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种结合PPG质量评估和DNN模型的心率估计方法，其特征在于，所述步骤1中构造PPG数据集包括：设PPG数据集D包含P个被试的PPG数据，每个被试的PPG数据包括若干个样本，总的PPG样本个数为K，单个PPG样本是长度为N的一维PPG时间序列，即 D={xk(n)，n=0,…,N-1; k=1,…,K}，k为PPG样本编号，n为时间采样点序号，xk(n)表示第k个PPG样本，单个PPG样本采用滑动窗方式从连续PPG信号中获取。

3.根据权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.一种结合ppg质量评估和dnn模型的心率估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种结合ppg质量评估和dnn模型的心率估计方法，其特征在于，所述步骤1中构造ppg数据集包括：设ppg数据集d包含p个被试的ppg数据，每个被试的ppg数据包括若干个样本，总的ppg样本个数为k，单个ppg样本是长度为n的一维ppg时间序列，即 d={xk(n)，n=0,…,n-1; k=1,…,k}，k为ppg样本编号，n为时间采样点序号，xk(n)表示第k个ppg样本，单个ppg样本采用滑动窗方式从连续ppg信号中获取。

3.根据权利要求1所述的一种结合ppg质量评估和dnn模型的心率估计方法，其特征在于，所述步骤1中拆分为训练集和测试集包括：将包含p个被试的ppg数据的ppg数据集d拆分为训练集和测试集两部分，其中，训练集包括随机选择的p-1个被试的ppg数据，测试集包括剩下的一个被试的ppg数据，整个训练和测试过程重复p次，以保证每个被试的ppg数据充当一次测试集。

4.根据权利要求1所述的一种结合ppg质...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈香，吴梦姗，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：