[发明专利]一种办公环境下的非侵扰式连续血压监测方法及应用

权利要求书

1.一种办公环境下的非侵入式连续血压监测方法，其特征在于：具体的包括以下步骤：

步骤1：在采集的视频帧中对人脸面部区域进行识别、追踪和面部皮肤检测，获取面部像素区域并进行网格化划分，得到多个面部像素子区域；

步骤2：对步骤1得到的面部像素子区域做色彩滤波，对滤波后的面部像素子区域进行脉冲波提取及面部脉搏波重建，实现面部成像式脉搏波提取；

步骤3：采用指尖光电式脉搏波采集装置采集指尖脉搏波信号，然后将采集的指尖脉搏波信号通过PC端的软件处理，并实时记录数据时间戳与面部视频帧同步进行可视化绘制；

步骤4：基于步骤2提取的面部成像式脉搏波和步骤3采集的指尖光脉搏波建立血压估测模型，并对血压估测模型验证，根据建立的血压估测模型实现对血压的测量。

2.根据权利要求1所述的一种办公环境下的非侵入式连续血压监测方法，其特征在于：所述步骤1的具体操作步骤包括：

步骤1.1：对采集到的面部视频帧的每一帧使用经典的Viola-Jones人脸检测方法，进行人脸面部ROI的识别定位；

步骤1.2：基于步骤1.1中识别得到的人脸面部ROI，利用CSK目标跟踪算法通过高斯核计算相邻两帧之间的相关性，实现对面部区域的跟踪，加速图像运算，解决面部区域的丢失问题；

步骤1.3：步骤1.2中对每一帧都跟踪得到面部区域之后，将视频从RGB空间转为YCbCr空间，利用高密度区间的自适应皮肤检测算法，通过计算YCbCr中的分量直方分布的高密度区间，对色彩分量阈值进行自适应的设定，根据阈值从步骤1.2中的面部区域中筛选获取皮肤像素；

步骤1.4：利用人脸面部视频帧中的空间冗余性对步骤1.3获得的皮肤像素区域进行网格化划分，并对划分的多个子皮肤像素区域的脉搏波进行提取。

3.根据权利要求2所述的一种办公环境下的非侵入式连续血压监测方法，其特征在于：所述步骤2的具体操作步骤包括：

步骤2.1：对步骤1中获得的多个子皮肤像素区域，在频域空间内，利用失真色彩滤波算法对像素中由运动引起的失真像素的颜色通道进行过滤，并在过滤后提取脉冲信号；

步骤2.2：对步骤2.1提取的利用肤色正交分解算法提取更高质量的脉搏波信号；

步骤2.3：对于步骤2.2提取得到的多个子皮肤像素子区域的面部脉搏波信号，用基于信噪比权重系数的脉搏波重建方法，评估子区域脉搏波在脉搏波重建中的比重，将子脉搏波按权重累加进行面部脉搏波的重建，得到一路整体的面部脉搏波。

4.根据权利要求3所述的一种办公环境下的非侵入式连续血压监测方法，其特征在于：所述步骤3的指尖光电式脉搏波采集装置由鼠标侧面位置的反射式脉搏波光电传感器、脉搏波信号滤波电路、脉搏波信号放大模块、数据转换传输模块和USB串口接口组成。

5.根据权利要求4所述的一种办公环境下的非侵入式连续血压监测方法，其特征在于：所述步骤4血压估测模型建立的具体步骤包括：

步骤4.1：提取每个时间窗中的血压特征，其中包括传导特征：脉搏传导起始点时间差，脉搏传导峰值点时间差，脉搏传导差分峰值点时间差，脉搏波传导速度，舒张期时间，收缩期时间，脉搏波间期，峰值重波间期，脉搏波宽度差，脉搏波等分间隔集，语义特征：脉搏波强度比，动脉硬化指数，血液粘度系数，心率变异性特征集；

步骤4.2：步骤4.1提取的血压特征使用皮尔逊相关性分析方法定量评估脉搏波线性域特征和非线性域特征之间的相关性，结合Wrapper式特征筛选方法构建最优特征子集，并使用min-max归一化各特征的数值区间；

步骤4.3：基于多维脉搏波特征，使用随机森林分类算法训练血压估测模型；

步骤4.4：使用多个指标评估血压估测模型的性能，以验证血压估测模型的有效性。