一种智能心血管健康无感监测方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及心率检测领域，公开了一种智能心血管健康无感监测方法、装置及系统。本发明专利技术基于对整个心脏在心动周期的运动分析，建立了体表的两类一维表征之间的基础模型，提出体征信号的预处理方法，以及融合机理建模和深度学习方法的心电信号重构方法，从而合成的心电图，能够有效地保留心脏电生理功能信息、生物差异性以及病理信息；实现了在单个设备上多维度无感评估心脏生理的功能；同时基于非接触采集的BCG信号，使得检测方式更方便、安全；相较于采集其他模态数据的非接触设备，受到的干扰小，易充电；能够在不和皮肤直接接触的情况下捕捉到心脏的实时心电图数据，解决卧式心脏监测只能进行粗粒度心脏活动监测的不足。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及心率检测，具体而言，涉及一种智能心血管健康无感监测方法、装置及系统。

技术介绍

1、心冲击图(bcg)是指人体胸部的机械运动信号，主要由心脏的收缩和舒张以及肺部的呼吸引起。在心脏收缩时，由于心脏肌肉的收缩，导致血液流动和压力变化，从而引起胸部的微小机械振动，这些振动信号可以被捕捉到形成bcg信号。bcg信号是一种无创、方便、可重复、高分辨率的生理信号，具有很多应用现状。

2、传统的心电图(ecg)监测方法需要将传统接触式电极粘贴或夹紧在皮肤表面，通常情况下，为了得到良好的电生理信息，还需要在皮肤表面涂抹电解液，如专利cn210990273u所示，该心电图仍然需要佩戴电极片的采集方式不适用于因烧伤等原因造成体表皮肤破损的患者，同时基于电极片的佩戴方式也不适用于日常生活的长期使用。而对于一些无需皮肤接触的检测设备而言存在检测不精确的缺点，如专利cn106404452b所示，只能进行粗粒度心脏活动(例如心率、在床、心跳间隔等)的监测评估。

技术实现思路

1、为解决上述问题中的至少一个方面，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，在所述信号预处理步骤中，对采集的BCG信号的处理具体为：使用VMD方法将BCG信号分解为不同中心频率的独立本征模态函数，各模态表达式为：

3.根据权利要求2所述的智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，对VMD参数进行优化，具体优化步骤如下：首先确定参数的范围，然后对原始信号进行VMD分解并计算每种参数组合下的相对熵，迭代更新参数并计算相对熵，最终选择相对熵最小时对应的参数作为最优解；预设心脏模式匹配分数阈值，舍弃与最佳模板匹配结果LDT...

【技术特征摘要】

1.一种智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，在所述信号预处理步骤中，对采集的bcg信号的处理具体为：使用vmd方法将bcg信号分解为不同中心频率的独立本征模态函数，各模态表达式为：

3.根据权利要求2所述的智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，对vmd参数进行优化，具体优化步骤如下：首先确定参数的范围，然后对原始信号进行vmd分解并计算每种参数组合下的相对熵，迭代更新参数并计算相对熵，最终选择相对熵最小时对应的参数作为最优解；预设心脏模式匹配分数阈值，舍弃与最佳模板匹配结果ldtw距离高于阈值的数据段，减少连续数据的体动干扰对bcg信号的影响。

4.根据权利要求3所述的智能心血管健康无感监测方法，其特征在于，对vmd的最佳影响参数组合进行搜索，根据相对熵最小值选取惩罚参数和分量个数，首先将原始信号分解为k个窄带模态函数，根据中心频率大小的不同分为低频模态和高频模态，分解层数k初值为5，步长...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾雨薇，邬延辉，丁天璇，胡振宇，刘晟远，张昱昶，
申请(专利权)人：宁波数字孪生东方理工研究院，
类型：发明
国别省市：