一種呼吸率提取方法及裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術公開了一種呼吸率提取方法，包括：利用自回歸模型對接收的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率；對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率；對所述第一呼吸信號和所述第二呼吸信號進行信號質(zhì)量指數(shù)分析，得到與所述第一呼吸信號對應的第一權重因子和與所述第二呼吸信號對應的第二權重因子；根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率。本發(fā)明專利技術還公開了一種呼吸率提取裝置，能夠便捷有效提取呼吸信號，從而計算得到準確穩(wěn)定的呼吸率。

Respiration rate extraction method and device

The invention discloses a respiratory rate extraction method, including: the use of extraction of ECG signals are received from the regression model, get the first respiratory signal, and get the first breath of the current rate is calculated according to the first respiratory signal; the ECG signal by wavelet transform second respiratory signals, and get the current time second respiratory rate calculated according to the second respiration signal; signal quality index analysis of the first respiratory signal and the second respiratory signal, corresponding with the first respiratory signal first because of the second weight weight factor and with the corresponding second respiratory signals; according to the first respiratory rate, the first weight the second factor, respiration rate and two weight factor, calculated the current respiratory rate. The invention also discloses a respiration rate extracting device, which can conveniently and effectively extract respiratory signals so as to calculate accurate and stable respiration rate.

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種呼吸率提取方法及裝置
本專利技術涉及呼吸檢測領域，尤其涉及一種呼吸率提取方法及裝置。
技術介紹
呼吸是人體重要的生理過程，對人體呼吸的監(jiān)護檢測也是現(xiàn)代醫(yī)學監(jiān)護技術的一個重要組成部分。患者不論是呼吸系統(tǒng)本身的病變或是其他重要臟器的病變發(fā)展到一定程度都會影響呼吸中樞。多臟器系統(tǒng)功能衰竭往往累及呼吸功能的衰竭，呼吸功能的衰竭又導致其他臟器功能的衰竭，互為因果。現(xiàn)有技術對呼吸運動主要使用下列方法檢測：阻抗容積法：用高頻恒流源測量胸部阻抗的變化來提取呼吸信息；傳感器法：使用溫度、壓力、濕度和氣流傳感器作為鼻孔傳感器；電容法：當呼吸時導致電容值產(chǎn)生相應的變化；呼吸音法：通過拾取呼吸音識別呼吸；超聲法：利用超聲波產(chǎn)生多譜勒現(xiàn)象，檢測出呼吸頻率。使用這些方法不但需要增加信號采集部件，而且受到運動和環(huán)境的影響，不適合用于日常監(jiān)護。大量臨床資料顯示，呼吸運動會引起心電圖的變化。通過心電圖，我們可以觀察到在呼吸周期內(nèi)由胸部運動和心臟位置變化所引起的心電波形峰峰值的改變。這是由于呼吸周期內(nèi),描述心臟電波主要傳播方向的心臟電軸旋轉(zhuǎn)造成QRS波群形態(tài)發(fā)生了變化。QRS波是指正常心電圖中幅度最大的波群，反映心室除極的全過程。正常心室除極始于室間隔中部，自左向右方向除極，故QRS波群先呈現(xiàn)一個小向下的q波。正常胸導聯(lián)QRS波群形態(tài)較恒定。從心電信號中提取呼吸信號(ECG-DerivedRespiration,EDR)是一種呼吸信號檢測技術，這種技術不需要專用傳感器和硬件模塊檢測呼吸信號，只需要用心電監(jiān)護儀獲取心電信號，避免了上述兩種檢測方法對人體的束縛，使動態(tài)呼吸檢測成為可能。但現(xiàn)有從心電信號中提取呼吸信號的技術，在計算時主要采用波形法，該方法通過一段時間內(nèi)波形的平均值(即基線值)，來判定當前呼吸波處于上升或下降趨勢，用極值的方法求得波形的波峰、波谷。根據(jù)一定的閾值條件來判定有效的波峰或波谷，再根據(jù)有效波峰或波谷的周期計算波形周期，從而得到呼吸率。這種算法雖然具有比較直觀、運算量小的優(yōu)點，但在實際過程中獲取的呼吸波形或多或少會受到心電活動的影響，當波形出現(xiàn)基線漂移時，計算的基線值無法很快更新，會導致波形漏檢致使呼吸率值偏低，其結果會有較大偏差。
技術實現(xiàn)思路
針對上述問題，本專利技術的目的在于提供一種呼吸率提取方法及裝置，實現(xiàn)準確可靠的呼吸率的測量，并可減輕由于外界或環(huán)境的干擾而引起的測量波動或誤差。本專利技術提供了一種呼吸率提取方法，包括：利用自回歸模型對采集的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率；對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率；對所述第一呼吸信號和所述第二呼吸信號進行信號質(zhì)量指數(shù)分析，得到與所述第一呼吸信號對應的第一權重因子和與所述第二呼吸信號對應的第二權重因子；根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率。優(yōu)選地，在對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率之前，還包括：對所述心電信號進行降采樣。優(yōu)選地，所述利用自回歸模型對采集的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率具體為：根據(jù)采集的心電信號的位于每個時刻之前的p個歷史時刻的觀測值和每個時刻的隨機干擾，得到每個時刻的觀測值；根據(jù)與p個歷史時刻的觀測值對應的p個加權參數(shù)，生成系數(shù)矩陣，得到每個時刻的呼吸信號的特征；根據(jù)所述每個時刻的呼吸信號的特征，采用自相關分離算法對心電信號進行提取，提取得到第一呼吸信號；根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率。優(yōu)選地，在依次將心電信號的每個時刻的觀測值用位于該時刻之前的p個歷史時刻的觀測值和一個該時刻的隨機干擾進行表示之后，在根據(jù)與p個歷史時刻的觀測值對應的p個加權參數(shù)，生成系數(shù)矩陣，得到每個時刻的呼吸信號的特征之前，還包括：利用模型階數(shù)為q的滑動平均模型對每個時刻的觀測值的表示進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的每個時刻的觀測值，其中，q為滑動平均項數(shù)。優(yōu)選地，所述對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率具體為：根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述心電信號的采樣頻率進行頻段分層，計算得到每層的頻率范圍；依據(jù)所述頻段分層中每層的頻率范圍及預置的通帶頻率確定小波分解和重構所需的層數(shù)；根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預先選擇的母小波進行信號分解，得到按頻段劃分的多層波形；根據(jù)與所述小波重構所需的層數(shù)對應的小波系數(shù)及分解得到的所述多層波形進行信號重構，得到第二呼吸信號；根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率。優(yōu)選地，所述根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率，具體為：當判斷所述第一權重因子大于預設的基準值且所述第二權重因子小于所述基準值時，將所述第一呼吸率設置為當前時刻的呼吸率；當判斷所述第一權重因子小于預設的基準值且所述第二權重因子大于所述基準值時，將所述第二呼吸率設置為當前時刻的呼吸率；當判斷所述第一權重因子計所述第二權重因子均大于預設的基準值時，根據(jù)所述第一權重因子及所述第二權重因子對所述第一呼吸率和第二呼吸率進行加權求和，計算得到當前時刻的呼吸率。本專利技術還提供了一種呼吸率提取裝置，所述裝置包括：自回歸提取單元，用于利用自回歸模型對心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率；小波變換提取單元，用于對心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率；權重計算單元，用于對所述第一呼吸信號和所述第二呼吸信號進行信號質(zhì)量指數(shù)分析，得到與所述第一呼吸信號對應的第一權重因子和與所述第二呼吸信號對應的第二權重因子；呼吸率計算單元，用于根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率。優(yōu)選地，所述自回歸提取單元具體包括：自回歸構建模塊，用于根據(jù)采集的心電信號的位于每個時刻之前的p個歷史時刻的觀測值和每個時刻的隨機干擾，得到每個時刻的觀測值；特征計算模塊，用于根據(jù)與p個歷史時刻的觀測值對應的p個加權參數(shù)，生成系數(shù)矩陣，得到每個時刻的呼吸信號的特征；信號提取模塊，用于根據(jù)所述每個時刻的呼吸信號的特征，采用自相關分離算法對心電信號進行提取，提取得到第一呼吸信號；第一呼吸率計算模塊，用于根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率。優(yōu)選地，所述小波變換提取單元具體包括：頻段分層模塊，用于根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述心電信號的采樣頻率進行頻段分層，計算得到每層的頻率范圍；層數(shù)確定模塊，用于依據(jù)所述頻段分層每層的頻率范圍及通帶頻率確定小波分解和重構所需的層數(shù)；信號分解模塊，用于根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預先選擇的母小波進行信號分解，得到按頻段劃分的多層波形；信號重構模塊，用于根據(jù)與所述小波重構所需的層數(shù)對應的系數(shù)及分解得到的所述多層波形進行信號重構，得到第二呼吸信號；第二呼吸率計算模塊，用于根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率。優(yōu)選地，所述權重計算單元具體包括：第一判斷模塊，用于本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
一種呼吸率提取方法，其特征在于，包括：利用自回歸模型對采集的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率；對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率；對所述第一呼吸信號和所述第二呼吸信號進行信號質(zhì)量指數(shù)分析，得到與所述第一呼吸信號對應的第一權重因子和與所述第二呼吸信號對應的第二權重因子；根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率。

【技術特征摘要】
1.一種呼吸率提取方法，其特征在于，包括：利用自回歸模型對采集的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率；對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率；對所述第一呼吸信號和所述第二呼吸信號進行信號質(zhì)量指數(shù)分析，得到與所述第一呼吸信號對應的第一權重因子和與所述第二呼吸信號對應的第二權重因子；根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率。2.根據(jù)權利要求1所述的呼吸率提取方法，其特征在于，在對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率之前，還包括：對所述心電信號進行降采樣。3.根據(jù)權利要求1所述的呼吸率提取方法，其特征在于，所述利用自回歸模型對采集的心電信號進行提取，得到第一呼吸信號，并根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率具體為：根據(jù)采集的心電信號的位于每個時刻之前的p個歷史時刻的觀測值和每個時刻的隨機干擾，得到每個時刻的觀測值；根據(jù)與p個歷史時刻的觀測值對應的p個加權參數(shù)，生成系數(shù)矩陣，得到每個時刻的呼吸信號的特征；根據(jù)所述每個時刻的呼吸信號的特征，采用自相關分離算法對心電信號進行提取，提取得到第一呼吸信號；根據(jù)所述第一呼吸信號計算得到當前時刻的第一呼吸率。4.根據(jù)權利要求3所述的呼吸率提取方法，其特征在于，在依次將心電信號的每個時刻的觀測值用位于該時刻之前的p個歷史時刻的觀測值和一個該時刻的隨機干擾進行表示之后，在根據(jù)與p個歷史時刻的觀測值對應的p個加權參數(shù)，生成系數(shù)矩陣，得到每個時刻的呼吸信號的特征之前，還包括：利用模型階數(shù)為q的滑動平均模型對每個時刻的觀測值的表示進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的每個時刻的觀測值，其中，q為滑動平均項數(shù)。5.根據(jù)權利要求1所述的呼吸率提取方法，其特征在于，所述對所述心電信號進行小波變換得到第二呼吸信號，并根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率具體為：根據(jù)香農(nóng)-奈奎斯特采樣原理及所述心電信號的采樣頻率進行頻段分層，計算得到每層的頻率范圍；依據(jù)所述頻段分層中每層的頻率范圍及預置的通帶頻率確定小波分解和重構所需的層數(shù)；根據(jù)與所述小波分解所需的層數(shù)及預先選擇的母小波進行信號分解，得到按頻段劃分的多層波形；根據(jù)與所述小波重構所需的層數(shù)對應的小波系數(shù)及分解得到的所述多層波形進行信號重構，得到第二呼吸信號；根據(jù)所述第二呼吸信號計算得到當前時刻的第二呼吸率。6.根據(jù)權利要求1所述的呼吸率提取方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一呼吸率、第一權重因子、第二呼吸率及第二權重因子，計算得到當前時刻的呼吸率，具體為：當判斷所述第一權重因子大于預設的基準值且所述第二權重因子小于所述基準值時，將所述第一呼吸率設置為當前時刻的呼吸率；當判斷所述第一權重因子小于預...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：胡靜，
申請(專利權)人：廣州視源電子科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：廣東,44