[发明专利]一种面向新生儿的视觉心率估计方法、装置及系统

说明书

本发明公开一种面向新生儿的视觉心率估计方法、装置及系统，本发明利用新生儿脸部的视频信息和所述生理信号，并采用深度学习技术进行训练获得深度学习模型；后续只需将获取的新生儿脸部的待检测视频信息输入深度学习模型进行预测，就能获得新生儿视觉心率估计值，克服传统采用接触式对心率测量带来的弊端。另外，本发明在训练深度学习模型时，还考虑了PPG信号，以提高预测深度学习模型的准确性，进而提高新生儿视觉心率估计的准确性。

技术领域

本发明涉及心率检测技术领域，特别是涉及一种面向新生儿的视觉心率估计方法、装置及系统。

背景技术

心率测量是指检测人体在安静状态下每分钟心跳的次数，是现代医学的重要人体检测手段之一。心率的高低可以反映人体的健康状态，很多疾病都会引起心率的异常，所以心率测量是判断人体状况的必要手段之一。

据世界卫生组织(WorldHealth Organization,WHO)2020年9月报道可知，5周岁以下的死亡儿童中，有接近3/4的婴儿是死于他们出生后的一周内。从这些数据中可以看出，新生儿降生以后的四周以内是高风险期，特别是在第一周内，因为新生儿从胎儿出生以后对于外部的环境需要一个新的适应过程。另一方面，婴儿是无法正确的表达他们所出现的生理问题的，所以如何监测新生儿的生理信号以提升新生儿的监护质量与生存能力是非常具有实际的应用价值的。

传统基于心电(electrocardiogram，简称ECG)信号或者光体积描记图(photoplethysmogram，简称PPG)信号的心率测量是接触式的，需要将仪单元设备与人体相接触，需要被测试者保持一定的姿势来维持与设备的连接。由于新生儿无法长时间保持一个姿势，无法实现在安静状态下测量心率次数；另外，婴儿皮肤非常的敏感，所以采用传统接触式的测量方法对新生儿进行长期监护时，长时间接触心电传感单元与脉搏血氧仪等，会对婴儿的皮肤造成一定程度的伤害。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向新生儿的视觉心率估计方法、装置及系统，以实现对新生儿进行视觉心率估计。

为实现上述目的，本发明提供了一种面向新生儿的视觉心率估计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取新生儿脸部的视频信息；所述视频信息包括多帧图像；

获取各帧图像对应的生理信号；所述生理信号包括心率真实信号和PPG真实信号；

采用深度学习技术，基于所述视频信息和所述生理信号进行训练，获得深度学习模型；

获取新生儿脸部的待检测视频信息；

将所述待检测视频信息输入所述深度学习模型进行预测，获得新生儿视觉心率估计值。

可选地，所述采用深度学习技术，基于所述视频信息和所述生理信号进行训练，获得深度学习模型，具体包括：

对所述视频信息中各帧图像进行脸部区域标注，获得已标注视频信息；

将所述已标注视频信息和与所述视频信息对应的所述生理信号进行切片，获得多个视频片段、多个PPG真实序列片段和多个心率真实均值；

对多个所述视频片段分别进行空间特征提取，获得多组空间特征；

对多组空间特征分别进行PPG信号估计，获得多个PPG估计序列片段；

将多个PPG估计序列片段与多个PPG真实序列片段代入PPG损失函数，计算PPG差异度；

对多个PPG估计序列片段分别进行心率估计与计算，获得多个心率估计均值；

将多个心率估计均值与多个心率真实均值代入心率损失函数，计算心率差异度；

根据PPG差异度和心率差异度计算总差异度；