【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于毫米波雷達和盆底肌運動檢測，具體涉及一種盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法。
技術介紹
1、盆底肌是人體控制排尿、排便以及維持盆腔器官正常功能的重要肌肉群。近年來，隨著生活方式的改變以及產后女性和老年群體的增多，盆底肌功能障礙問題變得日益普遍。盆底肌功能障礙不僅會導致尿失禁、盆腔器官脫垂等健康問題，還嚴重影響患者的生活質量。為了有效進行盆底肌的康復訓練、功能評估及臨床治療，準確、便捷的盆底肌運動監測技術需求日益增長。
2、傳統的盆底肌評估方法大多采用生物電極或壓力傳感器，這些方法雖然能夠提供直接的肌肉活動信息，但具有一定的局限性。首先，這類設備一般為接觸式或侵入式，操作復雜，容易引起患者不適，并且在頻繁操作中會導致數據一致性降低。其次，這些方法受限于檢測環境，難以提供連續、動態的監測結果，特別是在日常生活中的應用受到較大限制。
3、為了解決這些問題，非接觸式的毫米波雷達技術成為了一種新的盆底肌運動檢測手段。毫米波雷達是一種基于高頻電磁波的檢測技術，具有穿透性強、抗干擾能力好、精度高的特點。在醫學檢測中，毫米波雷達可以用于檢測微小的生理信號，如呼吸、心跳以及肌肉運動等。通過毫米波雷達的微動檢測技術，能夠在不接觸皮膚的情況下，實時捕捉盆底肌的細微運動，具有極高的便利性和患者舒適性。
4、然而，在實際應用中，毫米波雷達檢測的信號不僅包括目標肌肉的運動，還會同時捕捉到呼吸、心跳等生理信號的干擾。呼吸信號及其諧波干擾尤為突出，導致盆底肌運動信號難以被準確提取。呼吸干擾的存在會直接影響對盆
技術實現思路
1、解決的技術問題：本專利技術公開了一種盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，采用毫米波雷達進行非接觸式人體盆底肌群探測，更具便利性和舒適性。同時采用的變分模態分離算法，具有顯著的優勢，能夠有效解決呼吸信號干擾問題。本專利技術中，通過建立等式約束，最大限度減少了盆底肌運動信號與呼吸干擾信號之間的能量重疊，自適應地分離并抑制了呼吸及其諧波干擾，確保最終提取到的盆底肌運動信號更加純凈。該算法不僅提高了檢測的精度，還能夠適應不同個體的生理差異，增強了其在實際應用中的魯棒性。
2、技術方案：
3、一種盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，所述盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法包括以下步驟：
4、步驟a，毫米波雷達回波數據采集。毫米波雷達對準盆底肌部位，發射天線發射電磁波信號，接觸到盆底肌部分表面時反射并被接收天線接收，盆底肌運動信號調制在回波信號中，然后經過一系列前端處理得到拍頻信號并被adc采樣為數字信號。
5、步驟b，運動信號波形提取。得到上述步驟采樣后的數字信號后，需要提取調制在采集數據中的運動信號波形。首先經過距離維傅里葉變換確定盆底肌部位所在的距離門，然后對盆底肌部位所在距離門的信號進行相位提取，即可得到包含盆底肌運動和呼吸干擾運動的時域信號。
6、步驟c，對上述步驟得到的包含盆底肌運動和呼吸干擾的時域信號進行變分模態分離，變分模態分離在變分模態分解的基礎上，通過等式約束最大限度地減少盆底肌運動信號和呼吸及其諧波干擾信號的能量重疊，自適應地抑制呼吸及其諧波信號，從而得到純凈的盆底肌運動信號。
7、步驟a進一步包括：
8、采用fmcw雷達發射電磁波對盆底肌運動進行感知，其中，雷達頻段包括24ghz、60ghz或77ghz；fmcw雷達發射信號可表示為：
9、st(tfast)＝exp[j(2πfctfast+πktfast2+θ)],tfast∈(-t/2,t/2)
10、其中fc是中心頻率，t是啁啾信號的間隔，tfast是快時間，k是調頻斜率，k＝b/t，b是帶寬，θ為初相，雷達接收到的回波信號sr(t)是發射信號經過一定時間的延遲，接收天線接收到的信號為
11、sr(tfast)＝st(tfast-tdelay)
12、tdelay表示回波信號的延時經過，回波信號經過低噪放大器、混頻、濾波，得到拍頻信號為
13、
14、其中r表示雷達天線到盆底肌部位的絕對距離，λc表示波長。每隔t時間發射并接收一次雷達信號，可以寫作為
15、
16、其中r(t)可以看作是盆底肌部位到雷達天線之間的距離隨時間變化，即r(t)中包含了盆底肌運動信號。
17、最后經過adc采樣得到數字信號，可以進行后續的信號處理。
18、步驟b進一步包括：
19、對拍頻信號進行快時間維傅里葉變換可得出：
20、
21、其中為拍頻，和盆底肌部位所在的距離成正比。選擇合適的f′，使得f′最接近f0，則得到距離維信號：
22、
23、其中η＝σtsinc(t(f′-f0))是一個固定的常數，s(t)的相位信息包含了盆底肌運動信號以及呼吸干擾信號。實際使用時，其他靜止目標的反射信號會產生直流干擾，即：
24、
25、其中d是復數，表示直流干擾，將上式寫為i/q信號的形式為：
26、
27、可以看出s(t)的相位信息包含了盆底肌運動信號以及呼吸干擾。由于直流的存在會導致相位恢復的失敗，需要先進行直流的去除，通過反正切解調得到相位信號為：
28、
29、其中r(t)為包含盆底肌運動信號和呼吸干擾信號的時域波形。
30、步驟c進一步包括：
31、如上所述，所獲得的時域信號包含呼吸運動模態rr(t)和盆底肌運動模態rp(t)，即
32、r(t)＝rp(t)+rr(t)
33、呼吸運動模態集中在其中心頻率附近，因此通過最小化帶寬作為變分問題來求解：
34、
35、其中j1表示呼吸信號的帶寬，通過希爾伯特變換，得到相關的解析信號，然后通過頻譜搬移移動到基帶，最后通過梯度的l2范數估計帶寬，表示求導，ωr表示呼吸信號的基頻。
36、盆底肌運動模態與呼吸運動模態的重疊頻譜應該最小化，即盆底肌運動模態的能量應該在呼吸運動模態所在的頻帶被抑制。為了滿足這些限制，呼吸頻譜范圍內過濾后的rp(t)的能量被視為rp(t)和rr(t)之間頻譜重疊的指標。因此，使用一系列頻率響應為
37、
38、其中，濾波器在頻率ω＝kωr,k＝1,2,…k處具有無限的增益，這導致對呼吸基頻及其諧波的頻率具有無限的靈敏度，γk是調節濾波器陷波深度的參數。
39、為了最小化rp(t)和rr(t)之間的頻譜重疊能量，增加懲罰函數
40、
41、其中，βk(t)是濾波器的逆傅里葉變換。
42、為此，尋找所需模式的問題可以建模為約束最小化問題，其中j1和本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，所述盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟A進一步包括：
3.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟B進一步包括：
4.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟C進一步包括：
5.根據權利要求4所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，對等式約束最小化問題進行求解的過程包括：
6.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟C中的變分模態分離算法建立在變分模態分解算法基礎上，通過最小化盆底肌運動信號和呼吸及諧波干擾信號的能量重疊，實現呼吸及其諧波干擾信號的自適應抑制。
【技術特征摘要】
1.一種盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，所述盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟a進一步包括：
3.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法，其特征在于，步驟b進一步包括：
4.根據權利要求1所述的盆底肌微動信號檢測與呼吸干擾去除方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬掌印，呂志偉，鄧飛，楊軒，畢正揚，李苗，韓其成，
申請(專利權)人：南京麥瀾德醫療科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。