[发明专利]一种基于智能手机摄像头的心率变异性检测方法

说明书

本发明提供了一种基于智能手机摄像头的心率变异性检测方法。该方法把手指贴在智能手机的摄像头上，打开智能手机的闪光灯，用摄像头拍摄一段时间的视频，然后对此视频信号进行处理，就能从中提取出脉搏波信号。这种方法的原理与光电容积脉搏波非常类似。当心脏收缩时，指尖小动脉充血，对光线的吸收较强，图像较暗；当心脏舒张时，指尖小动脉血液回流，对光线的吸收较弱，图像较亮。因此，图像的明暗变化就反映了心脏跳动时的血液容积变化，对每一帧图像都计算出一个亮度值就可以得到一个时序脉搏波信号。再对此波形信号进行时域峰值检测或频谱分析就可以计算出心率值。对脉搏波的特征点进一步分析，计算出每个心跳的时间间隔，就可以进行心率变异性分析。

技术领域

本发明涉及一种基于智能手机摄像头的心率变异性的检测方法。

背景技术

文献“基于光电容积脉搏波成像心率检测技术的研究[D].导师：周云耀.武汉理工大学，2014.”公开了一种利用LED灯和光传感器收集指尖容积脉搏波，并由其检测心率的方法。该方法为了避免容积脉搏波中的重搏波波峰对于主波波峰计数的影响，借助于二次曲线跳过重搏点，以减小心率计算的误差。为了不将重搏点被误当作主波波峰，该方法设计了一种自拟合二次曲线跨越重搏点检测主波波峰的算法：在判断出前一个主波波峰和紧跟的谷点后，随机拟合一个开口朝下的二次函数，跨过重搏点，沿着容积脉搏波信号翻爬直至找到下一个主波波峰，重复此过程直到找到所有的主波波峰。文献所述方法通过由实验测定的经验性阈值为首个二次曲线的参数进行曲线拟合，适应性不强；在进行二次曲线参数的更新时，由前一个主波波峰和谷点计算出的二次曲线来进行下一个主波波峰探测，该方法对于平稳性差，信号基线变化快的容积脉搏波，随机拟合的二次曲线有可能跨过主波波峰，导致漏检，或者没有跨过重搏点，导致错检，最终造成心率输出误差过大。

发明内容

为了克服现有心率检测方法精度差的不足，本发明提供一种基于智能手机摄像头的心率变异性检测方法。该方法把手指贴在智能手机的摄像头上，打开智能手机的闪光灯，用摄像头拍摄一段时间的视频，然后对此视频信号进行处理，就能从中提取出脉搏波信号。这种方法的原理与光电容积脉搏波非常类似。当心脏收缩时，指尖小动脉充血，对光线的吸收较强，图像较暗；当心脏舒张时，指尖小动脉血液回流，对光线的吸收较弱，图像较亮。因此，图像的明暗变化就反映了心脏跳动时的血液容积变化，对每一帧图像都计算出一个亮度值就可以得到一个时序脉搏波信号。再对此波形信号进行时域峰值检测或频谱分析就可以计算出心率值。对脉搏波的特征点进一步分析，计算出每个心跳的时间间隔，就可以进行心率变异性分析。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于智能手机摄像头的心率变异性检测方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、将人体指尖贴在智能手机的摄像头上，打开智能手机的闪光灯，照相机设置为摄影模式，采样率设置为30帧/秒，白平衡设置为“日光”，对焦模式设置为“无对焦”，拍摄一段时间的视频；

步骤二、选择视频中的某个区域作为兴趣区。首先，将后一帧图像的每个像素的亮度值减去前一帧图像对应像素的亮度值后取绝对值，即得到相邻两帧图像之间的每个像素点的亮度变化。一般情况下，这个变化值很小，容易受到噪声干扰，且难以反映其他时刻图像的亮度变化，因此需要取多帧，作差分后再求和，得到差分图。得到差分图后，再将其分成m行n列，共m*n个区域，计算每个区域的平均差分值。最后，选平均差分值最大的区域作为最优兴趣区。

步骤三、然后计算每帧图像在兴趣区中的红色通道的平均亮度值，以产生一个时序脉搏波信号。此处选择红色通道是因为对大多数智能手机而言，手指图像的主要颜色为红，且红色具有最好的稳定性。因为手机获取的脉搏波工作在反射模式，还必须将其进行翻转以得到“正常”的脉搏波信号。

步骤四、滤波处理。首先将脉拇波信号作差分，然后去除差分脉搏波信号中“均值±5×标准差”范围外的异常值，并将原异常值位置的数据点通过三次样条插值方法补齐，再用积分方法重构脉搏波信号。

步骤五、通过特征点来计算每次心跳的时间间隔，进而分析心率变异性。