[发明专利]基于光电血管容积图的被动心律失常检测装置和方法

权利要求书

1.一种用户可穿戴设备中的事件检测方法，包括：

从在用户可穿戴设备中实现的第一传感器接收光电血管容积图(PPG)信号；

在处理器处处理所述PPG信号以获得PPG信号样本；

在所述处理器处检测所述PPG信号样本中的心跳；

将所述PPG信号样本划分为PPG信号段；

在每个所述PPG信号段中提取至少一个心搏间期(IBI)特征；

在所述处理器处，使用与每个所述PPG信号段相关联的所提取的IBI特征并使用机器学习模型，对每个所述PPG信号段进行分类；

响应于所述分类，在所述处理器处基于所提取的IBI特征生成用于所述PPG信号段的PPG信号段的事件预测结果；以及

在所述用户可穿戴设备上显示所述事件预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在每个所述PPG信号段中提取至少一个基于形态的特征；

使用与每个所述PPG信号段相关联的所提取的IBI特征和所提取的基于形态的特征并使用所述机器学习模型在所述处理器处对每个所述PPG信号段进行分类；以及

响应于所述分类，在所述处理器处基于所提取的IBI特征和所提取的基于形态的特征生成所述事件预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在每个所述PPG信号段中提取所述至少一个心搏间期(IBI)特征包括：

通过使用标准偏差、偏度、峰度、信息熵、转折点比率、连续差异的均方根以及多尺度样本熵中的一个或多个来分析所述PPG信号段中所检测的心跳的心搏间期的持续时间,来提取所述IBI特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在每个所述PPG信号段中提取所述至少一个基于形态的特征包括：

通过分析每个所述PPG信号段中的形态特性的统计分布和相邻心跳的形态特征之间的相似性中的一个或两者来提取所述基于形态的特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，通过分析所述一个或两者来提取所述基于形态的特征包括：

通过分析以下中的一个或多个来提取所述基于形态的特征：每个所述PPG信号段中所检测的心跳的曲线下面积的标准偏差；每个所述PPG信号段中所述相邻心跳的波形相似度；每个所述PPG信号段中具有长尾的PPG心跳的比率；每个所述PPG信号段中具有异常切迹的PPG心跳的比率；以及每个所述PPG信号段中的PPG心跳的上升沿的交流(AC)分量的标准偏差和下降沿的AC分量的标准偏差。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述PPG信号样本划分为所述PPG信号段包括将所述PPG信号样本划分为具有给定持续时间t秒的所述PPG信号段。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述PPG信号样本划分为所述PPG信号段包括将所述PPG信号样本按心跳数划分为所述PPG信号段，每个所述PPG信号段具有n个心跳。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，一个或多个PPG信号段中的所述PPG信号样本包括在非连续持续时间内收集的PPG信号样本。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括：

从在所述用户可穿戴设备中实现的第二传感器接收指示所述用户可穿戴设备处的运动活动的运动信号；

响应于所述运动信号，移除与所述PPG信号样本的高度运动活动相关联的PPG信号样本；以及

通过划分剩余的PPG信号样本将所述PPG信号样本划分为所述PPG信号段，所述剩余的PPG数据样本是在所述PPG信号样本的所述非连续持续时间内收集的。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述第一传感器包括光电血管容积图(PPG)传感器，并且所述第二传感器包括加速度计。