[发明专利]一种头戴式多点脉搏波检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种头戴式多点脉搏波检测的装置和方法，应用于医学活体生命特征检测技 术领域。

背景技术

人体心室周期性的收缩和舒张导致主动脉的收缩和舒张，使血流压力以波的形式从主动 脉根部开始沿着整个动脉系统传播，这种波称为脉搏波。脉搏波所呈现出的形态、强度、速 率和节律等方面的综合信息，很大程度上反映出人体心血管系统中许多生理病理的血流动力 学特征。光电容积脉搏波作为一种新的脉搏检测手段，蕴含着心率、血压、血流动力学和呼 吸频率等丰富的生理信息，其生理意义已经被证实。而且光电容积脉搏波检测方便，信号质 量好，对检测位置的要求较低，已经成为获取人体脉搏信号的一个重要手段。

目前可穿戴脉搏信号的采集主要集中于一点，多位于手腕处，由于双手是人体日常活动 中使用最频繁的部位之一，使得手腕处的脉搏信号检测容易受到运动伪迹的干扰。运动伪迹 的干扰使脉搏信号可用的波形特征大大减少，致使目前的可穿戴脉搏检测设备对人体生理参 数的获取大多局限于心率，对人体心血管生理状态的评估非常有限，因此如何消除脉搏信号 中的运动伪迹，已经成为目前可穿戴脉搏信号分析的一个重点。

现有的运动伪迹消除方法主要有：传统频域滤波、移动均值滤波、自适应滤波器、时频 分析(小波、经验模态分解等)、独立成分分析(ICA)等，以及在这些算法的基础上演变出 的分支。

传统频域滤波可以滤除运动伪迹中的高频成分，但是由于运动伪迹的频域范围与脉搏信 号的频域范围相互重叠，所以对于重叠部分的频率成分，传统的频域滤波器无法滤除。移动 均值滤波的做法是在原始数据基础上，设置一个窗口，把落在窗口内的原始数据求平均值， 算作窗口中心的趋势值。该算法对于噪声的消除很有效，但是对于突然出现的较强的运动干 扰的消除效果较差。自适应滤波器能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字 滤波器，自适应滤波器的重点在于选取合适的参考输入对处理结果进行反馈，参考输入与被 参考信号之间需要有很好的相关性。由于算法的实际应用中，参考信号的选取受很多因素的 影响，目标信号与参考信号之间不能达到很好的相关性，导致自适应滤波的效果受到很大影 响。时频分析算法能提供时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述信号频率随时间变化 的关系。时频分析能在一定程度上消除运动干扰，但是如何选择合适的阈值来判断哪些成分 需要被去除是时频分析的一个难点。

独立成分分析(ICA)是一种利用统计原理进行计算的方法，它是一个线性变换。这个变 换把信号分离成统计独立的非高斯信号源的线性组合。由于脉搏信号与运动伪迹之间有很好 的统计独立性，所以通过独立成分分析分离出脉搏信号能达到较好的效果。独立成分分析需 要至少两路观测信号才能提取出观测信号中的脉搏成分。

发明内容

本发明提出一个头戴式多点脉搏波检测装置，通过多点检测获取头部多路脉搏信号，不 仅能从多路信号中获取更加丰富的人体心血管系统的生理信息，而且针对多路信号可以采用 独立成分分析算法消除信号中的运动伪迹，提取正常的脉搏波信号。

1、一种头戴式多点脉搏波检测方法，其特征在于，通过下述步骤实现：

步骤1：检测人体头部的左右两侧太阳穴、耳门、耳垂共六个测量点的六路脉搏波信号。

步骤2：采集六路脉搏波信号。

步骤3：对六路脉搏波信号进行低通滤波处理，滤除其中的高频噪声。

步骤4：求解一路脉搏波信号的自相关函数，得到脉搏波信号的周期T。

步骤5：构建周期为T矩形波。

步骤6：将构建的矩形波作为参考输入，对滤波后的六路脉搏波信号进行约束独立成分 分析，去除六路脉搏波信号中的运动伪迹，得到一路无运动干扰的脉搏波信号，在移动终端 中进行显示。