基于手機攝像頭的心率監控

楊立昆

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基于手機攝像頭的心率監控

楊立昆

（陜西省岐山高級中學，陜西 寶雞 722400）

心率是檢測心血管等疾病的重要參數信息，是人體重要的生理指標，對其進行實時監控具有重要的臨床意義。非接觸式檢測方法相比傳統監護儀等測量方法更加方便、快捷，適用于長期實時監控，具有良好的應用前景。利用視頻圖像提取光電容積脈搏波成為一種切實可行思路。基于此，設計了一種采用手機攝像頭的心率監控系統，并提出APP設計方法與思路，具有心率實時監控、記錄管理、健康小提示等功能。系統使用方便、易于集成，讓智能手機方便人們生活的同時，成為人們預防保健和管理的健康助手。

智能手機；攝像頭；心率；健康管理

1 設計背景

心率是指人體心臟在每分鐘內跳動的次數，它是人體的重要生理參數。對心率的實時監控能夠幫助人們了解自己的身體狀況變化，減少意外情況的發生，同時，對心血管疾病的預防和控制以及指導科學鍛煉具有重要的意義。目前，已有各種各樣的心率測量方法，如圖1所示，其中臨床上使用的監護儀、指夾式血氧儀測量精度較高，但通常只適用于臨床監護，難以走進日常生活中。健康管理手環受到了人們的廣泛歡迎，但大部分仍需要被測對象自主操控，且需要佩戴，屬于接觸式測量，有些手環的材料甚至會引起皮膚過敏，也難以真正實現實時自主監控。因此，非接觸式的心率監控方法逐漸成為人們關注的焦點。

當前，智能手機已經成為人們生活中不可或缺的一部分。智能手機豐富了我們的生活，我們可以通過手機進行娛樂、消費、商務、辦公等。除了這些應用外，智能手機上也逐步集成了一些健康管理系統，不僅是健康運動方面的應用，更著重于醫療應用。但在醫療應用方面，由于缺乏相應的內置健康傳感器，大部分健康管理系統僅作為接收醫療數據的終端，并未實現人體信號檢測。隨著智能手機的更新換代，攝像頭作為使用最為頻繁的傳感器，性能不斷提升。如果能夠通過手機攝像頭實現包括心率的人體體征測量，這些擁有手機的人們便都可以方便地實時測量自己的心率，這樣受益群體更大，從而真正意義上實現自主健康管理。

2 設計原理

當光束照射到皮膚表面時，將通過透射或反射的方式傳送出去，在此過程中，由于光會被皮膚、肌肉、組織和血液吸收，光的強度會減弱。眾所周知，隨著人體心臟的收縮和舒張，血管中血液的充盈程度會不斷發生變化。如果有一束光照射血管，血液對光的吸收會隨著血液容積的變化呈現出與心跳一致的脈動性變化。因此，正常情況下人體皮膚表面反射光的強度也會隨著血液容積的變化而發生相應的周期性變化，從而表現為皮膚顏色的變化。

根據此原理，能夠利用普通的攝像頭采集彩色圖像序列，進而提取出我們需要的心率信息。這種技術也可稱之為基于視頻圖像光電容積脈搏波（PPG）提取技術，為實現無創、非接觸的實時心率測量提供了切實可行的思路。

本文設計了一種基于手機攝像頭的非接觸式實時心率監控系統，可將系統設計成一款APP，從而對心率進行監控。系統通過對采集的圖像序列進行人臉識別、感興趣區域提取、心率測量、參數實時顯示和保存、預警等操作，具有無創、非接觸、實時、使用方便、易于集成等優點，能實時監控生命健康。這對于年幼脆弱的嬰幼兒、容易疲勞的司機和飛行員等駕駛人員、長期伏案工作的辦公室工作人員，甚至是審訊室監控人員，都是一種很有效的日常心率監控手段。

3 設計方案與思路

心率監控系統APP主要包括三個功能模塊：實時心率監控模塊、歷史記錄管理模塊以及提示模塊。其中，實時心率監控擬采用的界面如圖2所示，除了心率與人臉圖像的顯示部分，可通過三個按鈕實現攝像頭的打開、前后攝像頭的切換以及關閉這些人機交互的功能。實時心率監控也是整個系統中最為關鍵的模塊，該模塊需要實現視頻圖像采集、人臉識別、感興趣區域提取、心率測量、參數實時顯示。

圖2 實時心率監控界面

實時心率監控模塊詳細實現步驟說明如下：①打開手機攝像頭采集人臉視頻圖像，視頻的幀率需滿足心率信號的提取，可設置為20～30幀/秒。②采用Adaboost（Adaptive Boosting）算法訓練級聯分類器，同時配合金字塔圖進行人臉識別。即對輸入圖片按照一定比例不斷縮小生成很多大小不一的圖片，然后子窗口對生成的每一張圖片進行窮舉判斷，以找出不同尺度下所有的人臉區域。③選取臉部適合心率提取的感興區域，提取該區域的局部彩色圖像序列。2013年，Dragos Datcu等人同樣是利用臉部識別對心率進行檢測，他們在研究過程中詳細地分析了人臉的各個區域對檢測心率的影響程度，分析結果表明，左右外臉頰對檢測心率的準確性是最高的，其次是左右內臉頰，最差的是眼睛。因此，可以根據識別出的人臉的位置和大小以及臉部五官的分布規律提取到我們需要的外臉頰部分。④提取每幀視頻圖像的RGB三個分量，并選取血液吸收較為強烈的綠色分量作為最終分析的數據，計算每幀圖像綠色分量中感興趣區域的平均值。除了直接使用綠色通道，不少研究者采用色彩空間的變換，從而提取出心率導致亮度變化最明顯的通道。⑤由于心率變化導致圖像信號變化較為微弱，且視頻圖像受到各種噪聲干擾較為嚴重，因此，還需要對由每幀圖像中綠色分量平均值構成的信號分量進行低通濾波，從而提取出心率波形信號。⑥根據心率波形信號的峰峰值變化即可以計算出心率。為了實現心率的實時監控與顯示功能，每采集一段視頻圖像就要計算一次心率值。下一次計算心率所采用的視頻圖像序列可以是前一次提取心率所用視頻圖像序列中丟去前幾幀的圖像再補充最新獲取的幾幀新圖像構成的序列。

除了心率監控模塊，歷史記錄模塊可將近期一個月每天心率的平均值匯成一條曲線。提示模塊根據歷史記錄心率情況或實時測量情況進行相關健康管理的提示，比如根據心率變化自動播放音樂調節情緒。

4 結束語

文章設計了一種基于手機攝像頭的心率監控APP，該APP采用圖像提取、人臉識別、圖像分析等智能技術對心率進行實時測量，在基礎上能夠對數據進行一些簡單的統計分析。基于該系統不需要攜帶手機之外的其他設備便可以實現實時的心率監控，系統使用方便、功能豐富、易于上手且便于集成，將來還可以集成其他人體生理參數。然而，這種非接觸式測量方法還存在以下問題：①在普通環境光下進行檢測，環境光對結果的影響比較大，所以，對光的條件比較嚴苛，如果能提出算法進行補償，可進一步提高心率監控的準確性；②不同個體的皮膚、脈搏波強弱均會存在較大的差異，如何有效克服差異對系統的完善非常重要；③由于是非接觸式測量，被測對象在測量過程中不可避免地會產生一些運動，如何降低運動導致的影響需要進一步探討。因此，在后續過程中，可進一步探索如何降低這些因素的影響，提高心率測量的準確性。

［1］馬斌，王瑞英.靜息心率與心血管疾病的研究進展［J］.心血管病學進展，2006，27（Suppl 1）：90-92.

［2］崔芮.基于金字塔結構的人臉識別算法研究［D］.西安：西安電子科技大學，2014.

［3］劉祎，歐陽健飛.基于普通攝像頭的心率測量系統設計［J］.計量學報，2016，37（02）：219-224.

2095－6835（2019）02－0120－02

TH789

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.02.120

〔編輯：張思楠〕