【摘 要】
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心率、呼吸率、血氧饱和度（Oxygen Saturation,Sp O2）作为人体重要生命体征,是心血管疾病和呼吸疾病检测及诊断的三大指标,在个人日常健康监护中具有重要的参考价值。传统接触式的生命体征感知方式需要与被测者皮肤直接接触,长时间使用会使其产生不适,而且在对传染类疾病的患者检测时,会给检测人员带来一定的感染风险。相比之下,基于成像式光电容积描记技术（Imaging Photoplethy
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心率、呼吸率、血氧饱和度（Oxygen Saturation,Sp O2）作为人体重要生命体征,是心血管疾病和呼吸疾病检测及诊断的三大指标,在个人日常健康监护中具有重要的参考价值。传统接触式的生命体征感知方式需要与被测者皮肤直接接触,长时间使用会使其产生不适,而且在对传染类疾病的患者检测时,会给检测人员带来一定的感染风险。相比之下,基于成像式光电容积描记技术（Imaging Photoplethysmography,IPPG）的非接触式生命体征检测方法,可以从人体面部图像中提取生理信号,具有非接触、无创、可重复操作、成本低、准确性高等特点,对于个人日常居家检测、大规模群体临床检测以及远程检测的普及具有重要意义。但是目前利用普通摄像头釆集人脸视频获得的IPPG源信号中存在噪声干扰,生理信号微弱,难以直接用于生命体征的检测。基于以上背景,本文对基于IPPG的人体生命体征感知系统开展研究,主要工作内容如下:（1）为解决面部视频提取出的生理信号微弱问题,采用了欧拉视频放大技术对人脸视频进行颜色放大处理,增大了生理信号的强度;为探究感兴趣区域（Region of Interest,ROI）对IPPG源信号的影响情况,对比分析了多种不同的ROI获得的信号质量,最终确定鼻子及附近的脸颊区域作为提取IPPG源信号的ROI。（2）针对IPPG源信号存在噪声干扰问题,提出了基于“小波变换-主成分分析-快速独立成分分析”相结合的信号处理算法:首先通过对比多种算法的分解特性,确定了采用小波变换的分解方式进行第一步的降噪处理;之后根据人体生理信号的特点,采用主成分分析方法进行降维处理,接着利用快速独立成分分析算法进行信号特征的提取。（3）为保证各生命体征感知的准确性,分析了皮肤中多种吸光物质的吸收特性,并结合氧合、脱氧血红蛋白在红、绿、蓝颜色通道的吸光特点,选取了特定颜色通道噪声处理后的信号进行数据分析,建立了心率、呼吸率、Sp O2各参数的非接触式测量模型。（4）本文从视频信号处理方法、不同生理参数估算方法以及不同光照环境等多种影响因素出发,设计了三个实验来验证本文所提方法的稳定性和一致性。通过计算不同光照场景下非接触式检测结果与医疗仪器测量结果之间的误差评价指标发现:各场景下,心率的平均绝对误差（|Me|）、误差的标准差（SDe）、误差的均方根误差（RMSE）均小于2.20 bpm,呼吸率的|Me|、SDe、RMSE均小于2.40 brpm,Sp O2的所有指标均小于1.60%;通过分析本文方法结果与接触式检测结果的Bland-Altman图发现:心率、呼吸率的偏差有两个点在界限外,Sp O2的偏差有四个点在界限外。综上,本文的非接触式估算结果与标准检测值之间具有高度的一致性,说明本文所设计的生命体征感知系统具有良好的稳定性和普适性,可以在日常生活中作为辅助性检测仪器进行生理体征的常规检测。
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