[发明专利]一种非接触磁感应心率和呼吸率同步检测方法及系统有效
申请号: | 201310546070.2 | 申请日: | 2013-11-06 |
公开(公告)号: | CN103584847A | 公开(公告)日: | 2014-02-19 |
发明(设计)人: | 秦明新;许佳;刘文君;孙建;金贵;宁旭;徐林;陈明生 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军第三军医大学 |
主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205 |
代理公司: | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人: | 刘小红 |
地址: | 400038 重*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 接触 感应 心率 呼吸 同步 检测 方法 系统 | ||
技术领域
本发明属于生物医学工程领域中生理参数监测方法,具体特指用非接触磁感应方式进行心肺活动监测。
背景技术
随着人口老龄化的加剧,医疗成本逐渐增长,对于个人健康情况的监测,特别是家庭环境中的长时间监测的需求愈加迫切,与之同时在临床监护应用中心、肺活动的监护仍然至关重要。目前主要的心肺监护方式包括使用电极及其他接触式传感器,如常规心电图,Holter动态心电图、阻抗心动图、脉搏血氧饱和度仪、呼吸流量计、阻抗式呼吸检测仪等。这些心肺监测手段的共同问题在于均为接触性检测,需要应用体外接触电极,对严重外伤、烧伤、皮肤过敏和传染病等患者无法进行有效的检查或监测。此外大部分检测仪器只能进行呼吸或心脏的其中一种情况,而不能进行心脏、肺部活动情况的同步监测。非接触的监测方式可解决上述问题,实现对严重外伤、烧伤、皮肤过敏和传染病等患者的有效监护,可使被测对象摆脱监测线环、接触电极等困扰,在更为舒适、无影响的环境中实现生命特征监测。磁感应监测技术作为一种非接触检测方法,适用于家庭及临床环境呼吸心动生理监测。使用磁感应测量方法实现心肺活动的同步非接触监测具有重要意义。
根据申请人进行的资料检索,目前非接触生理参数监测方法有:2004年天津泰达生物医学工程股份有限公司申请的“一种非接触式心动和呼吸监测技术”;2012年北京麦邦光电仪器有限公司申请的专利“睡眠心率、呼吸监测系统”;2011年中国人民解放军第四军医大学王健琪等申请的专利“超宽谱雷达式非接触生命参数实时监测系统”。
本发明的非接触磁感应心肺活动监测方法与以上心脏及呼吸活动的同步监测比较,虽然同为非接触生理信号监测,但在测量原理、方法及应用范围上均有所不同于。从测量原理上来看,天津泰达、北京麦邦专利采用测量生理活动肌肉收缩变化的原理,第四军医大学专利采用雷达回波测量原理,而本发明采用容积电导率磁感应测量原理;从测量方法来看,天津泰达、北京麦邦专利采用压力传感器测量,第四军医大学专利采用超宽频谱雷达测量,而本发明采用抵消主磁场的激励检测线圈垂直的射频测量。从应用范围来看,天津泰达、北京麦邦专利主要用于睡眠监护,第四军医大学专利主要应用于灾后搜救,而本方法可用于临床及家庭等多种环境的长时间心肺活动监测。
发明内容
针对以上现有技术中的不足,本发明的目的在于提供一种非接触磁感应心率和呼吸率同步检测方法及系统,为达到上述目的,本发明的技术方案是:一种非接触磁感应心率和呼吸率同步检测方法及系统,其包括以下步骤:
101、在被测对象的胸腔正前方设置激励线圈,并分别在激励线圈的左右位置设置检测线圈A和检测线圈B,且检测线圈A和检测线圈B相对于激励线圈左右对称设置;其中激励线圈平行于水平面设置,检测线圈A和检测线圈B垂直于水平面设置,激励线圈的两端;
102、采用高频交流正弦信号发生器给步骤101中的激励线圈施加正弦交流电压以产生激励磁场,并分别获取检测线圈A和检测线圈B中的高频相移正弦电压信号X和Y,并将高频相移正弦电压信号X和Y依次经过前端放大装置及高频带通滤波器滤波后得到滤波信号X'和滤波信号Y';
103、将步骤102中的滤波信号X'、滤波信号Y'及参考信号M输入采用鉴相器中,3阶巴特沃兹软件滤波器滤波后,采用FFT法或相关法或相敏法得到磁感应相位差Φ(X'-M)及Φ(Y'-M);
104、采用小波降噪法分别对步骤102中得到的磁感应相位差Φ(X'-M)及Φ(Y'-M)进行降噪处理,得到降噪后的磁感应相位差Φ(X'-M)及Φ(Y'-M)信号;
105、将步骤103中降噪后的磁感应相位差Φ(X-M)及Φ(Y-M)信号采用Fast-ICA分离算法进行分离,并采用频谱分析确定出心率及呼吸率所在导联,求出呼吸率及心率。
进一步的,步骤101中所述高频交流正弦信号发生器采用泰克公司的信号源AFG3252,产生10MHz的激励信号。
进一步的,步骤103中的窄带滤波器采用3阶巴特沃兹滤波器,滤波带宽设置为0.5MHz。
进一步的,步骤103中的小波降噪法采用8阶sym小波进行去噪。
进一步的,步骤104中的Fast-ICA分离算法采用调用matlab中的FastICA-2.5工具箱。
进一步的,所述Fast-ICA分离算法包括步骤:
A、分别对两路相位差信号进行去均值;
B、再对步骤A中去均值后的信号作白化处理;
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