[发明专利]心血管健康状态的检测装置

说明书

本发明提供了一种心血管健康状态的检测装置，通过获取被测者的人脸区域的原始IPPG信号；对所述原始IPPG信号进行预处理；根据预处理后的IPPG信号提取HRV特征和平均周期波形特征；把所述HRV特征和平均周期波形特征输入预先训练好的分类检测模型，得到所述被测者的心血管健康状态的检测结果；从而使检测结果与更高维的生理特征关联，检测结果的准确性更高。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种心血管健康状态的检测装置。

背景技术

目前，对心血管健康状态进行监测时，一般是使用心电图机获取精确的心电数据进行分析，这种方法存在操作过程复杂、需要使用者具有较高的专业知识的缺点。为此，Pavlidis等人提出利用普通摄像头的非接触式心率检测方法，被称为成像式光电容积描记法(imaging photoplethysmography，IPPG)，获取人脸区域的IPPG信号后，便捷快速地提取多种与心血管系统功能变化有关的生理指标特征，进而根据这些生理指标特征进行心血管健康状态的判断。然而，目前一般只根据IPPG信号提取低维的HRV特征（心率变异性特征）进行分析判断，判断结果的准确性无法满足实际应用需求。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本申请实施例的目的在于提供一种心血管健康状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质，其对心血管健康状态的检测结果准确性高。

本申请实施例提供一种心血管健康状态的检测装置，包括摄像装置和处理装置；

所述摄像装置用于采集被测者的人脸视频；

所述处理装置用于根据所述人脸视频获取被测者的人脸区域的原始IPPG信号，对所述原始IPPG信号进行预处理，根据预处理后的IPPG信号提取HRV特征和平均周期波形特征，把所述HRV特征和平均周期波形特征输入预先训练好的分类检测模型，得到所述被测者的心血管健康状态的检测结果。

本申请实施例的心血管健康状态的检测装置，根据IPPG信号提取HRV特征和平均周期波形特征，把HRV特征和平均周期波形特征共同用于进行心血管健康状态的检测，与现有技术相比，检测结果与更高维的生理特征关联，检测结果的准确性更高。

优选地，所述处理装置在根据所述人脸视频获取被测者的人脸区域的原始IPPG信号的时候：

获取所述被测者的人脸视频；

对所述人脸视频的每一帧图像进行RGB通道分离，并提取绿色信道图像；

对每个所述绿色信道图像进行ROI区域选取；

计算每个所述ROI区域的像素值均值，得到原始IPPG信号。

优选地，所述摄像装置采集被测者的人脸视频的采集帧率为30fps。

优选地，所述预处理包括趋势化处理、滑动平均处理和带通滤波去噪声处理。

优选地，所述处理装置在根据预处理后的IPPG信号提取HRV特征的时候：

对预处理后的IPPG信号进行峰值点定位；

计算相邻峰值点之间的间隔得到RR间期序列；

根据所述RR间期序列计算HRV特征；所述HRV特征包括心率、呼吸频率、时域特征、频域特征和Poincare散点图分布特征。

优选地，所述 Poincare散点图分布特征包括Poincare散点图的定量化描述椭圆的长轴、Poincare散点图的定量化描述椭圆的短轴以及Poincare散点图的定量化描述椭圆长轴与短轴之比；

所述处理装置在计算Poincare散点图分布特征的时候：

依次以各RR间期值为一个Poincare点的横坐标值，并以后一个RR间期值为所述Poincare点的纵坐标值，生成Poincare散点图；