[发明专利]用于基于相机的心率跟踪的系统和方法

说明书

一种用于基于相机的心率跟踪的系统和方法。该方法包括：从捕获的图像序列中的一组位平面确定表示HC变化的位值；基于HC变化确定由图像捕获的受试者的多个预定感兴趣区域(ROI)中的每一个的面部血流数据信号；将近似心率的通带的带通滤波器应用于每个血流数据信号；对每个血流数据信号应用希尔伯特变换；将血流数据信号从旋转相位角调整为线性相位段；确定每个血流数据信号的瞬时心率；对每个瞬时心率应用加权；并平均加权的瞬时心率。

技术领域

以下内容总体涉及人类心跳的检测，并且更具体地涉及用于基于相机的心率跟踪的系统和方法。

背景技术

人类心跳或心动周期代表由医疗保健提供者和普通公众成员等监测的主要生命体征之一。如本文所使用的，心跳是指从其生成到下一次跳动开始的完整心跳或一组心跳；因此，它包括心脏舒张、心脏收缩和居间暂停。心跳的速度，本文称为心率，是每个时间段的心动周期的量度。通常以每分钟心跳(BPM)测量心率，作为平均每分钟发生多少心动周期的量度。BPM测量值可以是平均心率，测量相当长时间段的心动周期的平均BPM，或瞬时心率，测量短时间段的心动周期的BPM并推断BPM。

传统上，通过使用放置在皮肤上的电极记录一段时间的心脏的电活动，使用诸如心电图之类的装置来测量心率。这种方法费用很高，并且需要将侵入性电极放置在受试者身上。其他传统方法包括将心率监测器附接到受试者，该心率监测器通常包括胸带发射器和接收器。这种方法不是特别准确并且易受噪声影响，此外，这种方法要求受试者将发射器放在他/她的衣服下面。更多类型的无带心率监测器允许使用可穿戴设备(例如腕表或手指扣)通过利用测量心率的红外传感器来测量心率。然而，这些设备不提供很多细节并且不是特别准确。

发明内容

在一个方面，提供了一种用于人类受试者的基于相机的心率跟踪的方法，该方法包括：接收从人类受试者的皮肤重新发射的光的所捕获的图像序列；使用用血红蛋白浓度(HC)变化训练集训练的机器学习模型，从捕获的图像序列中的一组位平面中确定表示受试者的HC变化的位值，该组位平面是确定为近似最大化信噪比(SNR)的位平面，HC变化训练集包括从已知心率的一组受试者捕获的图像的每个位平面的位值；基于HC变化确定由图像捕获的受试者的多个预定感兴趣区域(ROI)中的每一个的面部血流数据信号；将近似心率的通带的带通滤波器应用于每个血流数据信号；对每个血流数据信号应用希尔伯特(Hillbert)变换；将血流数据信号从旋转相位角调整为线性相位段；确定每个血流数据信号的瞬时心率；对每个瞬时心率应用加权；平均加权的瞬时心率；并输出平均心率。

在特定情况下，从受试者的面部捕获ROI。

在另一种情况下，从受试者的手腕或颈部捕获ROI。

在又一种情况下，ROI是非重叠的。

在又一种情况下，确定使SNR最大化的一组位平面包括：执行位平面向量的逐像素图像减法和加法，以最大化在预定时间段内的所有ROI中的信号差异，并且识别来自位平面的增加信号差异的位值，以及识别来自位平面的降低信号差异或者对信号差异没有贡献的位值；从位平面丢弃降低信号差异或对信号差异没有贡献的位值。

在又一种情况下，机器学习模型包括长期短期记忆(LSTM)神经网络或非线性支持向量机。

在又一种情况下，通带在大约0.6赫兹到1.2赫兹的范围内，其中每分钟60次心跳等于1赫兹。

在又一种情况下，确定每个血流数据信号的瞬时心率包括将差分滤波器应用于线性相位段以将相位角数据转换为表示计数值的频率单位，每个ROI的计数值表示瞬时心率。

在又一种情况下，该方法还包括在相位连续标度上线性化和微分旋转相位角以确定瞬时心率。

在又一种情况下，加权在大约一秒到十秒的范围的间隔内积分。

在又一种情况下，加权在大约五秒的间隔内积分。