[发明专利]基于深度学习的PPG信号重构方法及设备有效

专利信息
申请号: 201811150627.X 申请日: 2018-09-29
公开(公告)号: CN109363652B 公开(公告)日: 2021-05-07
发明(设计)人: 张进东;丁立明;刘文江;刘金海;崔久莉 申请(专利权)人: 天津惊帆科技有限公司
主分类号: A61B5/021 分类号: A61B5/021;A61B5/00
代理公司: 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 代理人: 杨慧玲
地址: 300384 天津市滨海新区高新区*** 国省代码: 天津;12
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摘要: PPG即光电容积脉搏波描记法,具体做法为将LED光射向皮肤,用光敏传感器接受经过皮肤组织吸收后被反射回来或透射过去的光,将光敏传感器得到的电信号转化为数字信号就可以得到最终的PPG信号。由于在采集过程中PPG信号容易受到测量部位运动,温度和环境光干扰等因素的影响,采集到的信号往往会有一定的干扰,为了能够更好的提取信号中的有用信息,往往需要对PPG信号进行重构。由于深度学习具有较好的非线性特性,对数据中的噪声有较高的容忍度,因此本发明把深度学习应用于对PPG信号的重构,选用高斯模型来拟合单周期PPG信号,通过深度学习技术预测用于重构的高斯分布的参数,通过拟合后单周期PPG信号的参数可以计算得到人体的血压值。
搜索关键词: 基于 深度 学习 ppg 信号 方法 设备
【主权项】:
1.一种PPG信号重构方法,其特征在于,所述方法利用深度网络模型重构单周期PPG信号,重构PPG信号使用的函数为:G(x)=max(a1*f1(x),a2*f2(x))其中f(x)为高斯函数:深度网络模型用于计算重构G(x)时使用的参数a1,a2,μ1,μ2,σ1,σ2,a1,a2为重构后单周期PPG信号的两个峰值,重构PPG信号使用的深度网络模型结构包括,依次相连的4层卷积深度网络层、全局池化层和全连接层,其中第一层卷积深度网络层的网络映射为恒等映射函数,第三层卷积深度网络层的网络映射为残差函数。
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