目的:基于成像式光电容积描记(imaging photo plethysmography,IPPG)技术,提出一种在不同光照条件下依然拥有较高准确率的非接触式血氧饱和度检测方法.方法:首先,通过摄像头采集人脸感兴趣区域的图像;其次,使用自适应伽马校正和欧拉视频放大算法对图像进行预处理;再次,将视频信号转化为数字信号,提取IPPG信号,并使用经验小波变换进行滤波去噪;最后,利用二次函数拟合得到血氧饱和度公式,从而计算出血氧饱和度.结果:相较于其他文献算法,该方法具有更强的抗光照变化干扰能力,在不同光照条件下的平均误差均不超过1.5％,最大误差在2％左右,且与指夹式血氧仪的检测结果具有较好的一致性.结论:该方法在不同光照条件下测量血氧饱和度均具有较高的准确率,能够达到实际测量的要求.

生理参数检测是临床工作的基础,目前使用的光电容积描记法(photoplethysmography,PPG)存在接触式测量、可测参数少等问题.成像式光电容积描记法(imaging photoplethysmography,IPPG)因其非接触、多通道检测的特点受到重视并快速发展.本文首先简要介绍了IPPG的工作原理,然后根据IPPG技术应用中涉及的关键点,从信号采集部位、图像采集设备、采集生理参数和数据处理算法四个方面,进行了分类和综述,分析了IPPG应用各关键点目前存在的问题.最后提出IPPG技术未来的研究方向即运动伪迹消除算法以及可测参数多样化,对今后IPPG技术的研究和应用具有一定的参考价值.

成像式光电容积描记技术能够实现低成本、非接触的远程生理参数检测与估计.其中,基于色度模型的视频图像心率估计算法计算简单、效率高,且具有较强的抗运动干扰能力,但并未考虑实验中光照变化产生的信号干扰.针对该问题,提出一种基于改进色度模型的非接触心率估计算法,通过定义感兴趣(ROI)区域和背景区域的反射光模型,利用两种区域颜色通道信息的比值来消除光照干扰,从而得到消除光照干扰的色度模型,并进行脉搏波的提取与心率估计.对10名在校大学生采集到的人脸图像进行分析,发现该算法估计心率的相对误差为3.52％±2.53％,原始色度模型算法的相对误差为7.23％ ±2.82％,两者对比有显著性差异(P＜0.01).该算法能有效抑制光照变化所引起的干扰,使所提取脉搏波信号的信噪比平均提高1.52 dB,这对更精确地进行非接触式心率估计与脉搏波信号提取具有重要意义.

介绍了基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography,IPPG)的非接触式人体生理参数测量算法的研究工作.在自主研发的IPPG非接触生理参数测量仪中运用IPPG的新原理.运用视频图像处理的新方法,基于视频信号检测经过人体组织和血液吸收后的反射光强不同,从得到的脉搏波中计算出心率、呼吸频率及血氧饱和度.实现了人体生理参数无创连续非接触测量的新技术.经过实验验证与对比分析,本系统取得了较好的测量效果.在未来家庭健康医疗发展的场景下,具有很大的应用价值.

介绍了成像式光电容积描记(imaging photoplethysmography,IPPG)技术的研究背景和生物学基础,从视频处理、容积波信号提取、生理参数计算3个方面分析了基于IPPG技术检测生理参数的技术流程和研究现状.指出了基于IPPG技术检测生理参数还存在短板和不足,未来的发展方向应主要集中在运动伪差消除、检测更多生理参数、与日常设备结合等方面.

目的 实现基于成像式光电容积描记技术(iPPG)的心率变异性非接触式测量,并探讨极短时分析的可行性.方法 使用高速摄像机拍摄12名男性受试者人脸视频,通过感兴趣区域提取,独立成分分析等方法得到与脉搏相关的iPPG信号,并进行了心率变异性的极短时分析.结果 与心电信号相比,心率变异性的部分时域和频域特征具有较高的准确性和相关性.NNVGR和RMSSD的相关性最好,均在0.98以上,SDNN相关性在0.9左右;频域特征中,VLF、LF、HF的相关性均在0.8以上,pLF、pHF、LFHFRatio的相关性较低,且个体差异较大.结论 iPPG技术可用于心率变异性的准确测量和监测,对于非接触条件下生理信号监测具有重要意义.

目的:提出一种非接触式血氧饱和度检测的新方法,以提高血氧饱和度的检测精度.方法:该方法基于成像式光电容积描记(imaging photoplethysmography,IPPG)原理提出,采用多任务卷积神经网络的算法进行人脸检测,采用欧拉视频放大中的运动放大和颜色放大相结合的算法实现视频图像放大的功能,使用集合经验模态分解和小波变换联合滤波的方法完成降噪滤波,最后使用经验公式计算血氧饱和度.开展"金标准"(指夹式血氧仪检测)对比实验,以验证该方法的检测准确性.结果:该方法检测血氧饱和度精度高,多次实验的平均误差均不高于2％,与指夹式血氧仪的检测结果有较好的一致性.结论:提出的方法可以完成血氧饱和度的非接触检测,且误差较小,能够达到预期要求.

目的:成像式光电容积描记(IPPG)技术是一种非接触式生理参数检测技术,目前已经广泛用于常用生理参数的测量中,但准确性和稳定性不够.本研究的目的是通过探索一种新的从手掌中提取脉搏的方法,从而提高测量数据的精度.方法:本研究利用偏振多光谱成像技术,研究了脉搏波在不同波长和偏振态组合下的信噪比(SNR)变化.使用白光LED作为主动光源,并用7种波长滤光片(450、525、550、590、610、650、690nm)和4种偏光片实现生物组织的偏光多光谱成像.使用商用RGB相机作为获取人手掌偏振多光谱图像的探测器,然后结合成像光电体积描记技术,从偏振多光谱图像中提取脉搏波.结果:本研究利用普通商用RGB相机实现了高质量脉搏波的提取,提出了一种全局平均帧间差分算法(GA-IFD),将此方法结合运动跟踪算法来实现目标区域(ROI)的自适应选择,使组织的血液灌注与ROI的选择相关联.该算法能有效避免噪声干扰,提高脉搏波质量.本研究方法以非接触方式估计了 5名志愿者的心率,达到较高的测量精度(最小MAE 0.67,最大MAE 2.30).根据Bland-Altman一致性分析,该方法的心率测量值与真实值吻合度高.结论:本研究创新性提出了一种从手掌中提取心脏脉搏波的非接触方法,这对提高人体非接触式生理参数测量精度具有重要意义.