[发明专利]基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统有效

专利信息
申请号: 201810900734.3 申请日: 2018-08-09
公开(公告)号: CN109222990B 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 徐珂;陈炜;姜新雨 申请(专利权)人: 复旦大学
主分类号: A61B5/1455 分类号: A61B5/1455;A61B5/00
代理公司: 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人: 陆飞;王洁平
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 多层 神经网络 去除 运动 ppg 监测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统,其特征在于,其包括PPG探头、传输控制主板和PC上位机;其中:PPG探头和传输控制主板形成可穿戴式结构;PPG探头包括PPG传感器、IMU传感器和支持电路,印刷线路板PCB的正面固定PPG传感器以及为其供电的低压差线性稳压器LDO,背面安装IMU传感器以及FPC线连接器;PPG传感器和IMU传感器挂载在I2C总线上;PPG传感器和IMU传感器的中断提示线被分别接至一个有外部中断功能的通用目的输入/输出端口GPIO;传输控制主板通过FPC线与PPG探头相连接,传输控制主板和PC上位机相连;传输控制主板包括主控板和无线数据传输模块;主控板中包括多层时延网络的运动伪迹去除模块;多层时延网络的运动伪迹去除模块的PC上位机通过界面引导使用者进行手指弯曲和沿手指指向运动以模拟运动伪迹发生时的数据,采集存储这些数据并经过预处理后训练用于去除运动伪迹的多层时延神经网络;预处理步骤如下:首先截取感兴趣的数据片段,通过同步标志划分左右手对应的数据段并进行重采样,使得双手数据长度一致且同步;接着,使用线性去势估计一条线性趋势线并从原始PPG数据中去除,得到PPG交流部分;使用滑动平均滤波器得到PPG漂移线并从数据中减去,以去除呼吸干扰;最后,FIR低通滤波器被用于去除PPG信号的高频部分,保留主要信息聚集的低频部分以去除环境光噪声。

2.根据权利要求1所述的基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统,其特征在于,训练多层时延神经网络时,网络的输入和输出均为时间序列,输入x(t)是一个二维序列,其两个维度分别为PPG信号的IR部分和同步的运动参考信号;对于手指弯曲运动,运动参考信号选择为陀螺仪Y轴信号;对于沿手指指向运动,运动参考信号选择为加速度计X轴信号;输出时间序列y(t)是同步对应的PPG参考信号的IR部分。

3.根据权利要求1所述的基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统,其特征在于,PPG探头被包裹在食品级硅胶内,其通过印刷线路板PCB上设置的四个非金属化定位孔利用多股棉线固定在一个弹性织物指环上;弹性织物指环背侧设置魔术贴,玻璃开窗与四周硅胶面平齐,传输控制主板被放置在半指手套手背位置的口袋内,FPC线束通过若干线环固定在手套食指外侧部位,电池使用魔术贴贴于手背侧传输控制主板的上方。

4.根据权利要求1所述的基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统,其特征在于,PPG传感器为双波长PPG传感器;IMU传感器为九轴运动传感器。

5.根据权利要求1所述的基于多层时延神经网络去除运动伪迹的PPG监测系统,其特征在于,无线数据传输模块为蓝牙、USB或WiFi中任一种。

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