一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法

1.本发明涉及生命体征监测技术领域，尤其涉及一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法。


背景技术：

2.随着人民生活水平的提高，身体健康被越来越重视。睡眠质量的地位也随之提高。目前，睡眠质量的监测通常有三种方法实现。其一，为利用电极测量人体心电电极变化，获得ecg(心电信号)信号。其二为利用加速度传感器感知人体胸腔运动，获得scg(心震信号)信号。上述两种方法都需要用户穿戴一些设备才能进行测量，因此会影响到用户睡眠。第三种方法是通过压力传感器测得压力变化数据，得到bcg(心冲击信号)信号，此种方法不需要用户穿戴设备，然而由于bcg信号的特征会随用户状态变化而变化，因此现有方法无法鲁棒的获得用户心率，且无法精确获得心率变化，在无法精确获取心率变化的情况下，睡眠质量的监测效果也会变差。


技术实现要素：

3.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提供一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，该方法可鲁棒的计算用户心率、呼吸速率，并可提高睡眠心率测量的可靠性，以及可监测用户离床、体动、打鼾和睡眠质量信息。
4.为达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
5.一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，包括：
6.获取驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号，并对所述电荷信号进行处理得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，其中，所述驻极体柔性传感器放置在使用者胸腔后方；
7.根据所述呼吸信号和/或所述心跳信号进行生命体征信息监测。
8.可选的，对所述电荷信号进行处理的步骤包括：
9.对所述电荷信号进行差分放大处理，得到差分放大信号，并对所述差分放大信号进行分路，得到第一路信号和第二路信号；
10.分别对所述第一路信号和所述第二路信号进行低通滤波放大和带通滤波放大处理，以及分别对滤波放大处理后的信号进行电压抬升，以便通过模数转换器转换得到所述呼吸信号和所述心跳信号。
11.可选的，所述生命体征信息包括使用者的体动信息、打鼾信息、呼吸速率信息、心率信息和睡眠阶段信息。
12.可选的，根据所述呼吸信号和所述心跳信号进行体动信息和打鼾信息监测之前，还包括通过能量监测法监测使用者状态。
13.可选的，通过能量监测法监测使用者状态的步骤包括：获取所述呼吸信号和所述心跳信号的短时能量，并在所述短时能量均小于第一阈值时，确定使用者未躺下或者偏离
监测区域，以及在所述短时能量均大于或者等于所述第一阈值时，分别对所述呼吸信号和所述心跳信号进行归一化处理，并再次分别计算所述短时能量，其中，当再次分别计算的所述短时能量均处于预设范围时，则判定使用者在床上，并进行体动信息和打鼾信息监测，所述短时能量为呼吸信号波形和心跳信号波形的各帧能量。
14.可选的，根据所述呼吸信号和所述心跳信号进行体动信息和打鼾信息监测的步骤包括：获取所述呼吸信号和所述心跳信号的短时能量，并在所述短时能量均大于第二阈值时，判定使用者正在体动；当所述呼吸信号在第一预设频带的短时能量大于第三阈值，且所述心跳信号的短时能量小于或者等于所述第二阈值时，判定使用者正在打鼾，并记录打鼾时长，其中，所述第二阈值大于所述第三阈值大于所述第一阈值。
15.可选的，根据所述呼吸信号进行呼吸速率信息监测的步骤包括：对所述呼吸信号进行快速傅里叶变换，以在第二预设频带内确定出分量最大的频率，并作为呼吸速率，以实现呼吸速率信息监测。
16.可选的，根据所述心跳信号进行心率信息监测的步骤包括：对当前使用者的心跳信号数据进行取平方运算，并进行零相移fir滤波，以及确定零相移fir滤波后波形的局部峰值位置，并将所述局部峰值位置作为心跳j峰位置，采用所述心跳j峰位置对每个心跳脉冲进行对齐，并取均值得到心率监测模板；获取当前使用者的当前心跳信号，并采用动态时间扭曲算法计算所述当前心跳信号和所述心率监测模板的相似度，当所述相似度小于预设相似度时，对所述当前心跳信号重复进行获取心率监测模板的步骤，以对所述心率监测模板进行更新，否则从所述当前心跳信号中提取出与所述心率监测模板相关的相关性数据，并从所述相关性数据中确定局部最值，其中局部最值之间的间隔为心跳间隔，所述心跳间隔为所述心率信息。
17.可选的，根据所述心跳间隔计算心跳异变率，并根据所述心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测。
18.可选的，根据所述心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测的步骤包括：当心跳异变率前后时间保持不变，则判定为轻度睡眠，当心跳异变率增加，则判定为深度睡眠，当心跳异变率减少，则判定使用者处于快速眼动阶段。
19.本发明至少具有以下技术效果：
20.1、本发明通过放置在使用者胸腔后方的驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，并根据呼吸信号和/或心跳信号可实现多项生命体征信息监测，其中，本发明在进行体动信息和打鼾信息监测之前，还监测使用者状态，其中通过能量监测法可有效实现使用者状态的监测；本发明还通过呼吸信号、心跳信号的短时能量，以及呼吸信号在第一预设频带的短时能量可实现体动和打鼾的监测。
21.2、本发明通过对当前使用者的心跳信号数据进行取平方运算，并进行零相移fir滤波，以及确定零相移fir滤波后波形的局部峰值位置，并将局部峰值位置作为心跳j峰位置，然后采用心跳j峰位置对每个心跳脉冲进行对齐，并取均值得到心率监测模板，之后采用动态时间扭曲算法计算当前心跳信号和心率监测模板的相似度，并在相似度较高时，从当前心跳信号中提取出与心率监测模板相关的相关性数据，并从相关性数据中确定局部最值，以根据局部最值间隔确定心率，由此本发明具体提供了根据心跳信号实现心率监测的方法，该模板动态更新监测方法保证了心率计算的鲁棒性，且不会因为由用户不同导致的
波形不同而引发监测失败。
22.3、本发明还提供了根据心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测的具体方法，具体为当心跳异变率前后时间保持不变，则判定为轻度睡眠，当心跳异变率增加，则判定为深度睡眠，当心跳异变率减少，则判定使用者处于快速眼动阶段。
23.4、本发明采用驻极体柔性传感器，可保证用户睡眠质量，不会影响用户睡眠。
24.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
25.图1为本发明实施例的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法的流程图。
26.图2为本发明实施例的能量监测法监测体动信息和打鼾信息的流程图。
27.图3为本发明实施例的采用心率监测模板监测心率的方法流程图。
具体实施方式
28.下面详细描述本实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
29.下面参考附图描述本实施例的一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法。
30.图1为本发明实施例的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法的流程图。如图1所示，该基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，包括：
31.步骤s1：获取驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号，并对电荷信号进行处理得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，其中，驻极体柔性传感器放置在使用者胸腔后方。
32.其中，对电荷信号进行处理的步骤包括：对电荷信号进行差分放大处理，得到差分放大信号，并对差分放大信号进行分路，得到第一路信号和第二路信号；分别对第一路信号和第二路信号进行低通滤波放大和带通滤波放大处理，以及分别对滤波放大处理后的信号进行电压抬升，以便通过模数转换器转换得到呼吸信号和心跳信号。
33.具体的，可通过放置在使用者胸腔后方的驻极体柔性传感器得到电荷信号，然后通过测量电路输出给单片机，再由单片机通过蓝牙把信号传输给配置有数据处理模块与数据统计模块的计算机。例如，可将驻极体柔性传感器采集的电荷信号传输给电荷放大电路进行差分放大处理后，一路传给截止频率为0.6hz(赫兹)的低通滤波放大电路以提取初始呼吸信号，一路传给通带为1hz-10hz的带通滤波放大电路以提取初始心跳信号，两路信号再经过电压抬升后，分别传给内置adc(模数转换器)模块的单片机，再由单片机内的蓝牙模块将转换后的信号即所述呼吸信号和所述心跳信号传输给带有显示终端的计算机。
34.步骤s2：根据呼吸信号和/或心跳信号进行生命体征信息监测。
35.计算机在接收上述两路信号后，通过python(一种编程语言)中的数字滤波器，对两路信号分别采用不同通带的滤波，以提取出呼吸的波形和心跳的波形数据，并保存到一个文件中以储存数据，从而便于根据该储存的数据进行生命体征信息监测。其中，生命体征信息包括使用者的体动信息、打鼾信息、呼吸速率信息、心率信息和睡眠阶段信息。
36.在本发明的一个实施例中，根据呼吸信号和心跳信号进行体动信息和打鼾信息监
测之前，还包括通过能量监测法监测使用者状态。
37.本实施例中，可通过能量监测的方法判断用户即使用者状态，再根据用户状态控制心率与呼吸速率的显示与否，以及是否进行体动和打鼾监测。
38.其中，通过能量监测法监测使用者状态的步骤包括：获取呼吸信号和心跳信号的短时能量，并在短时能量均小于第一阈值时，确定使用者未躺下或者偏离监测区域，以及在短时能量均大于或者等于第一阈值时，分别对呼吸信号和心跳信号进行归一化处理，并再次分别计算短时能量，其中，当再次分别计算的短时能量均处于预设范围时，则判定使用者在床上，并进行体动信息和打鼾信息监测，短时能量为呼吸信号波形和心跳信号波形的各帧能量。
39.其中，根据呼吸信号和心跳信号进行体动信息和打鼾信息监测的步骤包括：获取呼吸信号和心跳信号的短时能量，并在短时能量均大于第二阈值时，判定使用者正在体动；当呼吸信号在第一预设频带的短时能量大于第三阈值，且心跳信号的短时能量小于或者等于第二阈值时，判定使用者正在打鼾，并记录打鼾时长，其中，第二阈值大于第三阈值大于第一阈值。
40.具体的，如图2所示，可对心跳信号与呼吸信号进行短时能量分析，若各帧能量皆小于第一阈值1，则判断用户并未躺下或者用户位置偏离监测区域，此时心率和呼吸频率置零，或者不显示。否则，对心跳信号数据和呼吸信号数据作归一化处理，并再次分别计算短时能量，以避免人体质的不同影响程序判断用户状态。
41.进一步的，当且仅当分别再次计算的短时能量均处于预设范围之间时，程序才会判断用户在床上，并进行体动信息和打鼾信息监测，否则保持心率和呼吸频率。当判断用户在床上后，当且仅当根据心跳信号和呼吸信号计算的短时能量均小于第一阈值1时，才判断用户为离床，否则维持用户在床的状态判断不变。在用户在床的状态下，当根据心跳信号和呼吸信号计算的短时能量皆超过第二阈值100时，则判断用户体动，当用户呼吸信号在10hz-100hz即第一预设频带的短时能量超过第三阈值50，而根据心跳信号计算的短时能量没超过第二阈值100时，则判断用户打鼾，并记录打鼾时长。
42.在本发明的一个实施例中，根据呼吸信号进行呼吸速率信息监测的步骤包括：对呼吸信号进行快速傅里叶变换，以在第二预设频带内确定出分量最大的频率，并作为呼吸速率，以实现呼吸速率信息监测。
43.具体的，可从呼吸信号中提取持续10s时长的信号，并对其进行快速傅里叶变换，然后在0.2hz-0.5hz即第二预设频带内找出其中分量最大的频率，并将其作为呼吸的频率，即作为呼吸速率，由此实现呼吸速率信息监测。
44.在本发明的一个实施例中，根据心跳信号进行心率信息监测的步骤包括：对当前使用者的心跳信号数据进行取平方运算，并进行零相移fir(有限脉冲响应数字滤波器)滤波，以及确定零相移fir滤波后波形的局部峰值位置，并将局部峰值位置作为心跳j峰(心跳位置附近幅度最大峰)位置，采用心跳j峰位置对每个心跳脉冲进行对齐，并取均值得到心率监测模板；获取当前使用者的当前心跳信号，并采用动态时间扭曲算法计算当前心跳信号和心率监测模板的相似度，当相似度小于预设相似度时，对当前心跳信号重复进行获取心率监测模板的步骤，以对心率监测模板进行更新，否则从当前心跳信号中提取出与心率监测模板相关的相关性数据，并从相关性数据中确定局部最值，其中局部最值之间的间隔
为心跳间隔，心跳间隔为心率信息。
45.本实施例中，可通过一种基于自适应更新模板的方法，利用模板与心跳信号的相关性信号，提取出心跳脉冲信号，再通过计算脉冲之间间隔计算心率。
46.具体而言，在程序运行开始时，先储存当前使用者心跳数据，然后对当前使用者心跳数据取平方后，进行截止频率为2hz点数为401点的零相移fir滤波，得到零相移fir滤波后波形中的局部最大值位置即为心跳j峰位置，以此来精确找到心跳j峰的位置，再利用心跳j峰位置将每个心跳脉冲对齐，并取均值得到心率监测模板。在程序运行开始后，如图3所示，可利用动态时间扭曲算法计算当前使用者当前心跳信号和心率监测模板的相似度，若相似度小于预设相似度，则再利用脉冲分析的方法精确找到当前心跳信号中心跳j峰的位置，并将每个心跳脉冲对齐，然后取均值以对心率监测模板进行更新。否则，计算当前心跳信号与心率监测模板的相关性数据即从当前心跳信号中提取出与心率监测模板相关的相关性数据，并对相关性数据进行脉冲分析得到心跳脉冲，最后从心跳脉冲中寻找局部最值，其中局部最值之间的间隔即为心跳间隔，也即所述心率信息。
47.进一步的，可根据心跳间隔计算心跳异变率，并根据心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测。
48.具体的，可计算前后心跳间隔差的均方根统计量，以此为心跳异变率，若心跳异变率保持不变，则判断为轻度睡眠，若心跳异变率增加，则判断为深度睡眠，若心跳异变率减少，则判断为快速眼动阶段，其中，最后一段心跳异变率减少的阶段为用户处于清醒阶段。
49.需要说明的是，该方法还可应用于相应的装置，该装置包括用于收集电荷信号数据的驻极体柔性传感器带子、用于处理信号的测试电路和传输数据的单片机，以及根据呼吸信号和/或心跳信号进行生命体征信息监测的计算机。
50.综上所述，本发明通过放置在使用者胸腔后方的驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，并根据呼吸信号和/或心跳信号可实现多项生命体征信息监测，其中，本发明在进行体动信息和打鼾信息监测之前，还监测使用者状态，其中通过能量监测法可有效实现使用者状态的监测；本发明还通过呼吸信号、心跳信号的短时能量，以及呼吸信号在第一预设频带的短时能量可实现体动和打鼾的监测；本发明通过对当前使用者的心跳信号数据进行取平方运算，并进行零相移fir滤波，以及确定零相移fir滤波后波形的局部峰值位置，并将局部峰值位置作为心跳j峰位置，然后采用心跳j峰位置对每个心跳脉冲进行对齐，并取均值得到心率监测模板，之后采用动态时间扭曲算法计算当前心跳信号和心率监测模板的相似度，并在相似度较高时，从当前心跳信号中提取出与心率监测模板相关的相关性数据，并从相关性数据中确定局部最值，以根据局部最值间隔确定心率，由此本发明具体提供了根据心跳信号实现心率监测的方法，该模板动态更新监测方法保证了心率计算的鲁棒性，且不会因为由用户不同导致的波形不同而引发监测失败；本发明还提供了根据心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测的具体方法，具体为当心跳异变率前后时间保持不变，则判定为轻度睡眠，当心跳异变率增加，则判定为深度睡眠，当心跳异变率减少，则判定使用者处于快速眼动阶段；另外，本发明采用驻极体柔性传感器，可保证用户睡眠质量，不会影响用户睡眠。
51.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存
在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
52.尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

技术特征：
1.一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，包括：获取驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号，并对所述电荷信号进行处理得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，其中，所述驻极体柔性传感器放置在使用者胸腔后方；根据所述呼吸信号和/或所述心跳信号进行生命体征信息监测。2.如权利要求1所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，对所述电荷信号进行处理的步骤包括：对所述电荷信号进行差分放大处理，得到差分放大信号，并对所述差分放大信号进行分路，得到第一路信号和第二路信号；分别对所述第一路信号和所述第二路信号进行低通滤波放大和带通滤波放大处理，以及分别对滤波放大处理后的信号进行电压抬升，以便通过模数转换器转换得到所述呼吸信号和所述心跳信号。3.如权利要求1所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，所述生命体征信息包括使用者的体动信息、打鼾信息、呼吸速率信息、心率信息和睡眠阶段信息。4.如权利要求3所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述呼吸信号和所述心跳信号进行体动信息和打鼾信息监测之前，还包括通过能量监测法监测使用者状态。5.如权利要求4所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，通过能量监测法监测使用者状态的步骤包括：获取所述呼吸信号和所述心跳信号的短时能量，并在所述短时能量均小于第一阈值时，确定使用者未躺下或者偏离监测区域，以及在所述短时能量均大于或者等于所述第一阈值时，分别对所述呼吸信号和所述心跳信号进行归一化处理，并再次分别计算所述短时能量，其中，当再次分别计算的所述短时能量均处于预设范围时，则判定使用者在床上，并进行体动信息和打鼾信息监测，所述短时能量为呼吸信号波形和心跳信号波形的各帧能量。6.如权利要求5所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述呼吸信号和所述心跳信号进行体动信息和打鼾信息监测的步骤包括：获取所述呼吸信号和所述心跳信号的短时能量，并在所述短时能量均大于第二阈值时，判定使用者正在体动；当所述呼吸信号在第一预设频带的短时能量大于第三阈值，且所述心跳信号的短时能量小于或者等于所述第二阈值时，判定使用者正在打鼾，并记录打鼾时长，其中，所述第二阈值大于所述第三阈值大于所述第一阈值。7.如权利要求6所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述呼吸信号进行呼吸速率信息监测的步骤包括：对所述呼吸信号进行快速傅里叶变换，以在第二预设频带内确定出分量最大的频率，并作为呼吸速率，以实现呼吸速率信息监测。8.如权利要求7所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述心跳信号进行心率信息监测的步骤包括：对当前使用者的心跳信号数据进行取平方运算，并进行零相移fir滤波，以及确定零相
移fir滤波后波形的局部峰值位置，并将所述局部峰值位置作为心跳j峰位置，采用所述心跳j峰位置对每个心跳脉冲进行对齐，并取均值得到心率监测模板；获取当前使用者的当前心跳信号，并采用动态时间扭曲算法计算所述当前心跳信号和所述心率监测模板的相似度，当所述相似度小于预设相似度时，对所述当前心跳信号重复进行获取心率监测模板的步骤，以对所述心率监测模板进行更新，否则从所述当前心跳信号中提取出与所述心率监测模板相关的相关性数据，并从所述相关性数据中确定局部最值，其中局部最值之间的间隔为心跳间隔，所述心跳间隔为所述心率信息。9.如权利要求8所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述心跳间隔计算心跳异变率，并根据所述心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测。10.如权利要求9所述的基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，其特征在于，根据所述心跳异变率的前后时间变化对睡眠阶段进行分类监测的步骤包括：当心跳异变率前后时间保持不变，则判定为轻度睡眠，当心跳异变率增加，则判定为深度睡眠，当心跳异变率减少，则判定使用者处于快速眼动阶段。

技术总结
本发明公开了一种基于驻极体柔性传感器的生命体征监测方法，该方法包括：获取驻极体柔性传感器采集得到的电荷信号，并对电荷信号进行处理得到一路呼吸信号和另一路心跳信号，其中，驻极体柔性传感器放置在使用者胸腔后方；根据呼吸信号和/或心跳信号进行生命体征信息监测。本发明可鲁棒的计算用户心率、呼吸速率，并可提高睡眠心率测量的可靠性，以及可监测用户离床、体动、打鼾和睡眠质量信息。打鼾和睡眠质量信息。打鼾和睡眠质量信息。


技术研发人员：范赐恩 卢龙 黄亮 郑天勤 宋来
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/7/25