[发明专利]一种利用视觉信息监测人体生理指标的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用视觉信息监测人体生理指标的方法和系统，属于检测技术领域。

背景技术

无创、连续式监测人体心率、呼吸率等生理指标在家庭医疗保健与人体生理状况监测方面有重要的意义。随着国内生活水平的提高，人们的饮食结构及生活习惯都发生了较大改变：饮食涉入脂肪和胆固醇的含量明显增加，蔬菜等高纤维成分减少；日常活动量减少，作息不规律，生活节奏变快，压力增大等，这些都成为心血管疾病的温床，心血管疾病已经成为发展中国家的一个重要的死亡原因。然而，通常的医疗检测都需要固定的精密仪器支持，且检测方式也多为针对单一指标、非连续测式量，如心电图，臂式血压计听诊仪等。这不仅难以大范围普及，也不利于家庭成员身体情况的长期检测。 

Photolethysmography(PPG，光电容积描记法）是本领域公知的利用光电手段在活体组织中无创检测血液容积变化的方法。通常的PPG医疗仪器需要一个发光器和接收器。发光器发射特定波长的光束（通常是红光和可见红光），照射到皮肤表面时光束通过透射或反射方式到达接收器。在此过程中由于光束受到皮肤肌肉组织和血液的吸收，光强有一定的衰减。由于心脏周期性搏动引起的血液容积的变化，将影响皮肤血液对光的吸收量的变化，接收器接收到的 强度呈脉动性变化的，将此光强变化信号转换成电信号便可获得携带有丰富的人体微血管循环系统信息的容积脉搏血流的变化信号。 

流形学习（Manifold Learning）是模式识别的基本方法。Bregler和Omohundro在于1995年发表的Nonlinear manifold learning for visual speech recognition的文章中提出。流形学习使用有限点集合来计算嵌入在高维空间中的低维流形，从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。其基本思想是通过获取数据集内所蕴含的几何信息来进行数据分析。本发明即将流形学习的方法应用于PPG方法之中，以更科学地进行生理指标的测量工作。据现有知识来看，本发明首创了将流形学习的方法应用在人体生理指标的测量工作中的方式。 

现有的基于PPG的技术，通常采用可以见光源或红外传感器，在手指尖耳垂部位测量，测量方式多为夹带式，且测量指标局限于血氧饱和度或心率。授权公告日为2009年03月03日、授权公告号为200980106331.0的发明专利说明书公开了一种使用可见光图像测定心率的方法。该方法可利用蜂窝电话相机等设备捕获人体皮肤对应的过个可见光图像，通过降维处理测定对象心率。该方法虽然可以实现无创、连续测量，但利用普通的线性降维，处理方式过于简单，精确度低，且只能提供人体心率信息，不能满足现代社会日益提高的各种测量需求。 

发明内容

鉴于上述内容，发明人经潜心钻研PPG技术与流形学习，对两者进行有机整合，提出本发明，以期即能实现无创、连续测量，也能对测量的各种参数及参数的准确度进行较大的提高。 

本发明的目的是提供一种利用视觉信息监测人体生理指标的方法和系统。 

根据本发明的发明目的之一，其中提供一种利用视觉信息自动监测人体生理指标的方法，包括： 

步骤（1）：通过采集装置采集待测对象的视觉信息并存储数据；

步骤（2）：对所选取的视觉信息进行处理；

步骤（3）：对上述处理结果进行分析以提取人体生理指标；

步骤（4）：对所提取的生理指标返回显示。

根据本发明进一步的发明目的，其中在进行所述采集视觉信息的步骤之前，先要检测在采集部件镜头前是否有待测对象出现，当检测到待测对象时开始工作，该检测手段可通过红外、感光等手段实现。 

根据本发明进一步的发明目的，其中所述采集待检测对象视觉信息还包括，选取视觉信息中需要的预定视觉信息，将所选取的视觉信息压缩为适合使用的特定格式并存储。 

根据本发明进一步的发明目的，其中是在采集的视频中检测人脸图像，并存储视觉信息；所述检测人脸图像的方法是：使用基于Adaboost、肤色、PCA、SVM等中的至少一种人脸检测模型，检测视频序列中的视频帧是否存在人脸，并返回人脸位置信息。 

根据本发明进一步的发明目的，其中所述存储的视觉信息具体是：所述视频帧中返回的人脸位置信息，或部分区为感兴趣区域，视频彩色传感器采集的RGB三通道像素的值；存储视觉信息的方法具体是：成功检测到人脸时存储以人脸为感兴趣区域的视觉信息作为后续处理；若某一帧检测人脸失败， 以上一帧的信息作为当前存储信息；连续1秒不能检测到人脸则停止生理指标监测。