[发明专利]提高从主体的视频获得的生理信号的准确性

说明书

技术领域

本发明涉及提高从监控主体的期望生理功能的视频获得的生理信号的准确性的系统和方法。

背景技术

监控病人的心脏-呼吸事件对早期发现可能致命的状况有重要的临床意义。涉及接触传感器的现有技术要求病人始终穿戴这种装置。这种要求可能导致不舒服、心理依赖、尊严丧失，并且甚至可能引起另外的医学问题，诸如传感器必须长时间穿戴时的皮肤感染。老年病人、婴儿和那些患有慢性疾病的人更可能受到连续监控的负面影响。谨慎的、非接触式的基于成像的生理事件监控的使用能够在缓解这些问题方面取得长足进步。以前的努力致力于采用视频成像装置监控病人的期望生理功能的系统和方法。在这些方法中，捕获静止不动的病人的感兴趣区域的视频，并处理视频以通过从这些视频获得的时间-序列信号提取的生理信号估计心脏和呼吸功能。静电复印研究者已经确定静止不动的病人的运动，诸如转动头、移动臂等可能传递或诱发运动伪影进入到从病人的视频提取的生理信号中，因此不利地影响从其获得的生理信号的准确性。本申请致力于此问题。

因此，本领域需要的是提高从监控主体的期望生理功能的视频获得的生理信号的准确性的高级系统和方法。

发明内容

公开了用于提高从监控主体的期望生理功能的视频获得的生理信号的准确性的系统和方法。在一个实施例中，本方法包括下列各项。首先，接收监控主体的期望生理功能的视频的图像帧。视频已经由视频成像装置捕获。图像帧是主体的暴露身体区域的至少一部分，其中，与所述期望的生理功能对应的生理信号被所述视频成像装置记录。定义大小为N的一批图像帧。然后，对大小为N的那批图像帧执行以下操作。一批图像帧被处理以分离与暴露的身体区域关联的像素，分离的像素被处理以获得这一批的时间-序列信号。之后，确定在这一批图像帧的视频获取期间，是否出现运动。如果确定的结果是运动低于预定的运动阈值水平，则使用由这一批图像帧获得的时间-序列信号更新预测模型的参数。否则，最后更新的预测模型用来生成当前一批的预测时间-序列信号，将获得的这一批的时间-序列信号与所述预测时间-序列信号融合，以获得融合时间-序列信号。获得的各批图像帧的时间-序列信号不管是融合还是不融合，都被处理以获得与被监控主体的生理功能对应的生理信号。

通过下文的详细描述和附图，上述的系统和方法的特征和优点将变得显然。

附图说明

通过以下结合附图进行的详细描述，本文中公开的主题的前述和其它特征和优点将变得显然，其中：

图1是图解说明用于提高从监控主体的期望生理功能的视频获得的生理信号的准确性的本发明方法的一个示例性实施例的流程图；

图2是图1流程图的继续，流程处理继续节点A；

图3显示根据所示的参照图1-2的流程图描述的实施例用于处理视频的一个示例性视频处理系统300的框图；

图4是从已经处理的视频图像帧获得的未滤波信号的图形；

图5是图4的未滤波信号叠加了预测信号的图形；以及

图6是为了显示相关性的预测信号与实际信号的图形。

具体实施方式

公开了用于提高从监控主体的期望生理功能的视频获得的生理信号的准确性的系统和方法。

“生理功能”是呼吸或心脏功能。

“主体”指被监控生理功能的有生命的人或病人。尽管在此文中可以使用词语“人”或“病人”，但应当认识到主体可以是除了人之外的物体，诸如灵长类动物。这些词语不认为将所附权利要求的范围严格地限制到人类。

如通常理解的，“视频”指由被监控生理功能的主体的视频成像装置捕获的多个时间-序列图像帧。视频还可以包含其它组成，诸如音频、时间、帧速率数据等。拍摄主体的身体区域的视频，其中，对应于期望生理功能的时变信号可以由用来捕获该视频的视频成像装置记录。