基于自适应心率搜索模型的心率提取算法

作     者：孟戎昊 李卓识 于合龙 钮旗超 MENG Ronghao;LI Zhuoshi;YU Helong;NIU Qichao

作者机构：吉林农业大学长春130000 浙江清华柔性电子技术研究院浙江嘉兴314000 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2022年第39卷第3期

页      面：516-526页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 0711[理学-系统科学] 1002[医学-临床医学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：国家自然科学基金(U19A2061) 吉林省科技发展项目(20190301024NY) 

主　　题：光容积描记图 自适应心率搜索模型 加速度信号 强运动噪声 

摘      要：光容积描记图(PPG)是一种低成本、无创的心率测量技术,目前已经广泛应用于智能可穿戴设备中。然而PPG信号本身极易受到运动噪声的干扰,导致在剧烈运动状态下的心率计算准确率较低。针对这一问题,本文提出一种基于自适应心率搜索模型的心率提取算法。算法首先对加速度信号以及PPG信号进行预处理,之后分别从两种信号中提取出步频信息与历史心率信息,根据两种信息与当前心率间的关系建立自适应模型,以此动态输出心率在频域的可能出现范围,通过缩小真实心率在频域的查找范围来排除剧烈噪声干扰。在2015年IEEE信号处理杯十二组公开数据中,本文算法结果平均绝对误差为1.12次/分(皮尔森系数:0.996;一致性误差:-0.184次/分);在十组自测运动数据中,本文算法结果平均绝对误差为3.19次/分(皮尔森系数:0.990;一致性误差:1.327次/分)。结合实验结果来看,本文提出的算法能有效提取运动噪声干扰下的心率信息,在智能臂带设备中具有投入使用的潜能。