一種利用圖像灰度檢測人體心率的設(shè)計與實現(xiàn)

重慶郵電大學(xué) 光電信息感測與傳輸技術(shù)重慶市重點實驗室 周金華 龐 宇 肖倫蓮

一種利用圖像灰度檢測人體心率的設(shè)計與實現(xiàn)

重慶郵電大學(xué) 光電信息感測與傳輸技術(shù)重慶市重點實驗室 周金華 龐 宇 肖倫蓮

針對目前檢測人體實時心率的可穿戴式設(shè)備,其體積笨重、操作復(fù)雜、價格昂貴等特點，設(shè)計了一款僅利用android手機攝像頭就可以測實時心率的APP。手機攝像頭采集手指的圖像并分離圖像灰度值得到原始的光電容積脈搏波(PPG ), 使用低通濾波和形態(tài)學(xué)濾波器濾除PPG信號噪聲，通過差分閾值法識別PPG 信號相鄰波谷點計算心率。將實驗測量結(jié)果與臨床使用的Body Checker生命監(jiān)護(hù)儀測量結(jié)果對比，兩者的相關(guān)系數(shù)為0．9。結(jié)果證明，此設(shè)計在手機上運行具有高度的穩(wěn)定性和可靠性，這也將極大的方便了人們對自己健康狀態(tài)的監(jiān)護(hù)。

光電容積脈搏波；攝像頭；實時心率

0 引言

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用光電傳感技術(shù)測量人體生理體征參數(shù)方面已經(jīng)取得了豐碩的成果，當(dāng)前使用的可穿戴式設(shè)備大多需要專用傳感器、操作復(fù)雜、價格昂貴、體積笨重不便于攜帶和普及，同時，隨著移動終端技術(shù)的發(fā)展，智能手機的普及、數(shù)據(jù)采集和處理能力的不斷提升使得智能手機成為體征參數(shù)監(jiān)測的首選[1]。利用智能手機的攝像頭捕捉動脈血管容積、血液顏色細(xì)微變化，提取灰度值來獲取光電容積脈搏波PPG信號，進(jìn)而對PPG信號進(jìn)行處理，使用差分閾值計算實時心率。

1 光電容積脈搏波測心率的方法

1.1 PPG信號的采集模型

根據(jù)Lambert-Beer定律，單色光入射人體組織時皮膚和軟組織等吸收光強不隨時間改變，而動脈中的血液容積是隨心臟的舒張和收縮周期性波動的[2]。因此其吸收的光強與脈搏同步變化，此時可以用光傳感器來檢測光強吸收度A：

I0表示入射光強，I表示投射光強，ε表示光強吸收系數(shù)，C表示吸收介質(zhì)濃度，t表示吸收介質(zhì)的厚度。本設(shè)計采用反射模式檢測，手指貼在手機攝像頭上，打開背光LED燈補光，同時打開攝像頭捕獲采集顏色細(xì)微變化的圖像[3]。從獲取的圖像中分離每幀圖像的灰度值：

其中Gray表示圖像的灰度值，R、G、B分別表示圖像紅色、綠色、藍(lán)色的像素通道。提取PPG波形的示意圖如圖1所示。

1.2 PPG信號預(yù)處理

PPG信號是強干擾下的弱信號，在采集過程中極易受到外部光線和人體自身的影響，這些噪聲嚴(yán)重干擾有效信號的提取，致使心率計算產(chǎn)生較大的誤差。通過觀察攝像頭采集的PPG波形，可以發(fā)現(xiàn)波形發(fā)生了較大的抖動，即基線漂移。為濾除基線漂移我們采用了形態(tài)學(xué)濾波器。

圖1 PPG波形提取示意圖

基本的數(shù)學(xué)形態(tài)變換包括腐蝕、膨脹、形態(tài)開和形態(tài)閉等運算。由于PPG信號是一維信號，所以腐蝕和膨脹在一維信號處理中定義如下：

形態(tài)學(xué)濾波器的實質(zhì)是通過組合運用開、閉運算，消除信號特定寬度的波峰和波谷。為了同時去除信號中的正負(fù)兩種脈沖噪聲Maragos采用開、閉運算的級聯(lián)組合形式，定義了形態(tài)閉(open-closing)和閉開(close-opening)濾波器：

形態(tài)開運算具有收縮性可以降低信號輸出幅度，形態(tài)閉運算具有擴(kuò)張性可以增大輸出幅度，因此在設(shè)計開閉濾波器和閉開濾波器過程中有統(tǒng)計偏移現(xiàn)象，為了有效抑制這種現(xiàn)象，往往采用組合的方式取兩種形式的平均值作為濾波器的輸出量：

信號中實際被濾除的成分與運算中選用的結(jié)構(gòu)元素有關(guān)，本文選用的是直線型的結(jié)構(gòu)元素，其寬度為K=1.2×Fs×t≈20,其中Fs是PPG信號的采樣頻率20Hz、t是特征波的時間寬度0.8s?；谝陨险撌?，形態(tài)學(xué)的濾波器設(shè)計流程如圖2所示。

圖2 形態(tài)學(xué)濾波器設(shè)計流程圖

經(jīng)過形態(tài)學(xué)濾波器去噪結(jié)果如圖3所示。

圖3 形態(tài)學(xué)濾除PPG信號噪聲

1.3 心率算法設(shè)計

采用相隔點檢測波谷點測算人體的心率[4]。根據(jù)光電容積脈搏波信號的特征知，在一個心率周期內(nèi)，當(dāng)血管內(nèi)的壓力最大時，血液吸收的光強達(dá)到最大值，圖像中的均灰度值最小，在PPG信號中體現(xiàn)為波谷；當(dāng)血管內(nèi)的壓力最小時，血液吸收的光強最少，獲取圖像的均灰度值最大，此時在PPG信號中呈現(xiàn)為波峰。由于受噪聲信號影響，使PPG信號中波峰波谷存在一定程度上變化平緩，通過觀察原始信號發(fā)現(xiàn)波谷受到的影響要小些。為此我們選用差分閾值識別波谷測算心率[5]。在手機上運行結(jié)果如圖4所示。測量的算法如下：

(1)取經(jīng)過預(yù)處理的PPG信號記為f(i)，并以時間窗口寬度Wf=16截取一段PPG信號，計算窗口區(qū)間的前向一階差分記為dif(i)。

(2)由(1)得到的差分序列dif(i)，計算差分序列的平均值?，設(shè)定差分閾值為Th=0.4?。

(3)若滿足f(i+1)-Th

(4)由于PPG信號在每一個搏動周期都會有細(xì)微的變化，為提高波谷識別精度，動態(tài)調(diào)整時間窗口寬度Wf=(Wf+PPI)/2。

2 軟件實現(xiàn)與實驗結(jié)果分析

為驗證實驗結(jié)果我們組織男女各5名健康實驗者測心率，并且與Body Checker生命監(jiān)護(hù)儀進(jìn)行對比分析。測量值與參照值對比結(jié)果，最大誤差為5.3%，最小誤差為1.3%，平均誤差3.3%，與參考值的相關(guān)系數(shù)為0.9，測量值與參考值十分接近。實驗誤差可以歸納為兩點：①測量環(huán)境的光線變化和手指在攝像上的移動，造成了PPG信號出現(xiàn)波谷變化平緩，對波谷的檢測影響很大；②人體本身呼吸會引起PPG波形上下幅值波動，也會引起實驗誤差。

圖4 測量心率的實現(xiàn)

3 總結(jié)語

本設(shè)計利用手機攝像頭采集PPG信號來開發(fā)一款不需要外加其它的硬件設(shè)備就可以測心率的APP。相比其他的可穿戴設(shè)備，本設(shè)計充分應(yīng)用了智能手機的便攜性和普遍性，同時，本設(shè)計開發(fā)的APP采集的PPG信號噪聲干擾小、特征點定位精確。隨著智能手機攝像頭的分辨率和預(yù)覽幀速率不斷提高，不僅會提高采集數(shù)據(jù)的精度而且也會縮短采集數(shù)據(jù)的時間，這將使得應(yīng)用手機攝像頭檢測人體的呼吸、血氧、血壓等人體體征參數(shù)成為可能，從而將極大的便于人們隨時隨地掌握健康狀態(tài)。

[1]王文,朱曼璐,王擁軍,等．中國心血管病報告2012概要[J]．中國循環(huán)雜志,2013,38(6):408-412．

[2]朱娟,張列亮,徐磊．光電容積脈搏波的臨床應(yīng)用研究及進(jìn)展[J]．中國臨床醫(yī)師雜志,2013(22):10244-10277．

[3]Scully C G,Lee J,Meyer J,et al．Physiological Parameter Monitoring form Optical Recordings with a Mobile Phone[J]．IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2012,59(2):303-306．

[4]楊增印,馬建峰,等．一種利用手指圖像測量人體心率的方法[J]．西安電子科技大學(xué)學(xué)報,2014,41(5):91-97．

[5]Tra Hanias P E．An approach to QRS complex detection using mathematical morphology[J]．IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1993,40:262-272．

周金華（1992—），湖北人，重慶郵電大學(xué)碩士研究生。