基于视频的非接触光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)可以实现非接触式心率监测。为改善非接触PPG信号质量和提高非接触PPG技术检测心率的准确性,提出一种自适应感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的方法。使用独立向量分析对...基于视频的非接触光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)可以实现非接触式心率监测。为改善非接触PPG信号质量和提高非接触PPG技术检测心率的准确性,提出一种自适应感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的方法。使用独立向量分析对人脸分区域处理,然后使用归一化分割选取信噪比和相关度最高的小区块作为自适应ROI来获取心率,通过对自适应ROI加权平均和频域处理得到非接触PPG信号。相比于预选定ROI的方法,该方法将头部静止状态下心率误差的均值和标准差从(4.72±6.46)次/分降低至(0.52±1.49)次/分,根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)从7.96次/分降低至1.50次/分,平均误差率从9.45%降低至1.73%。头部运动状态下该方法的误差为(1.02±2.91)次/分,RMSE为2.11次/分,误差降低50%以上。使用Bland-Altman及相关性分析比较该方法与使用接触式PPG仪器得到的心率,计算得到头部静止时95%置信区间为-2.44~3.48次/分,运动时为-2.76~4.79次/分。最后通过对比与接触式PPG信号的波形,证明该方法得到了细节完整的PPG信号。实验结果表明,该方法显著提升了PPG信号的质量与心率的准确率。展开更多
文摘基于视频的非接触光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)可以实现非接触式心率监测。为改善非接触PPG信号质量和提高非接触PPG技术检测心率的准确性,提出一种自适应感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的方法。使用独立向量分析对人脸分区域处理,然后使用归一化分割选取信噪比和相关度最高的小区块作为自适应ROI来获取心率,通过对自适应ROI加权平均和频域处理得到非接触PPG信号。相比于预选定ROI的方法,该方法将头部静止状态下心率误差的均值和标准差从(4.72±6.46)次/分降低至(0.52±1.49)次/分,根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)从7.96次/分降低至1.50次/分,平均误差率从9.45%降低至1.73%。头部运动状态下该方法的误差为(1.02±2.91)次/分,RMSE为2.11次/分,误差降低50%以上。使用Bland-Altman及相关性分析比较该方法与使用接触式PPG仪器得到的心率,计算得到头部静止时95%置信区间为-2.44~3.48次/分,运动时为-2.76~4.79次/分。最后通过对比与接触式PPG信号的波形,证明该方法得到了细节完整的PPG信号。实验结果表明,该方法显著提升了PPG信号的质量与心率的准确率。
