方晓颖[1]2004年在《微波人体心动信号的研究》文中指出近年来，生物医学信号的非接触式检测成为国内外生物医学工程领域的研究热点。随着科技的发展和人民生活水平的提高，特别是在近期，健康和生命安全设备受关注，人们对临床医学诊断手段和监护水平的要求越来越高，也越具有人性化。人体心脏运动信息的非接触式测量对临床医学诊断和护理具有重要的意义。本文的主要工作是对检测到的微波人体心动信号进行了分析和处理。文中的微波人体心动信号数据，是利用华东师大电子系和计算机系人员研制的非接触式微波人体心动测量系统，通过探测其前向散射信息，非接触人体测量得到的心动信号。 前向散射式探测系统获取的微波人体心动信号中，携带有心血管器官内部的组织运动信息和血流运动信息，这些信息如何作用于微波载波信号的调制机理非常复杂。传统上以多普勒模型来解释人体心跳对微波载波的调制，仅取用微波人体心动调制信号中的相位调制信息。然而，我们在实验的基础上发现，人体心跳运动同时也对微波载波的幅度产生规律性的影响。本文以有耗分层介质中电磁波的传播模型以及传输线端接可变电阻的模型分析了人体心跳运动对微波载波的调制，阐述了人体心跳运动对微波载波的幅、相调制机理。 认识人体心跳信号的方法主要是对心跳信号的频域分析FFT，傅立叶变换可以帮助认识人体心动波形所反映的心率情况。然而，面对人体心动波形所体现的非平稳特性，FFT的方法存在较多的局限。借鉴在心电信号和心音信号的分析中小波方法的应用，本文提出以小波的方法分析和处理微波心动信号。并在小波的基础上进行了微波心动信号的处理，滤除了迭加在心动信号上的呼吸信号和直流漂移等杂波信号。 在小波分析的基础上，本文利用统计学的方法对微波心动信号的原始波形和小波分析结果进行了相关性检测，在比较的基础上提出了对于微波心动信号的模型假设。从一个方面证明了微波人体心动信号应用于病理检测的可行性。
尹秋艳, 黄勇, 熊颖霞[2]2004年在《人体心脏运动信号的微波检测方法研究》文中提出文章对人体心脏运动信号的微波检测方法进行了研究,提出了几种微波遥测人体心脏运动信号的测量方案,并对几种人体心脏运动信号的提取方案进行比较分析。实验表明,利用本文提出的测量方案,可以在距人体1m以内提取到心脏运动的时域信号和频域信号。
尹秋艳, 樊明捷, 黄勇[3]2003年在《用微波频谱分析仪检测人体心动信号》文中指出本文提出一种用微波遥测人体心脏运动信号的测量方案。该方案特点:非接触测量;接收透过人体的前向散射信号;采用零平衡方法,抵消前向散射波中未调制的纯载波成分;利用频谱分析仪检测人体心脏运动的频域信号和时域信号。
岳宇[4]2007年在《生物雷达检测技术中心跳与呼吸信号分离技术的研究》文中研究说明生物雷达是近年来国外学者提出的一种新概念雷达,特指探测生命体的雷达,其融合雷达技术、生物医学工程技术于一体,可以不需要任何电极或传感器接触生命体,实现隔着衣服、被褥、纱布等物体非接触、远距离、无约束的检测到人体的呼吸及心脏跳动等信息,在临床应用特别是军事医学上有特殊意义,可以实现一些特殊应用场合,如对大面积创伤、烧伤、恶性传染病患者等不宜采用与皮肤接触的传感器或电极的患者进行监护。目前生物雷达探测技术中仍然存在以下问题:首先,检测系统可在被检测对象屏住呼吸的情况下较好的检测到人体心跳信号,而当被检测对象正常呼吸时,由于呼吸运动带来的胸廓及身体的微动影响,心跳信号的检测受到了呼吸运动所导致的体表微动的干扰,使检测系统无法检测出规则的心跳信号。因此,必须采取有效的信号处理方法将呼吸与心跳信号分离,提取出比呼吸信号能量小得多的心跳信号。其次,在实际应用中,呼吸与心跳信号究竟是以何种关系形式存在是我们选择信号处理方法的关键所在,由于系统的非线性影响以及呼吸与体动两种信号之间关系的不确定性,导致我们不能够单纯的依靠线性滤波来分离或处理这些信号分量,必须求助于非线性滤波。再者,目前虽然已经明确,生物雷达探测到的人体呼吸、心跳等生命参数信号是一种窄带、准周期、低幅值(数量级约几十μV)的信号,信噪比低、随机性强,而且集中在超低频范围内,但对于其群体性及个体之间存在的差异性并没有进行过比较具体的量化研究。这给我们对人体呼吸、心跳等生命信息的进一步提取以及临床应用带来了一定的困难。针对以上问题,本研究主要完成了以下工作:1.心跳信号与心电信号相关性研究通过建立生物雷达检测的心跳信号与心电图机检测的心电信号的同步监测系统,分别在时域及频域上对同步采集到的心电信号以及心跳信号进行相关性对比分析,验证了生物雷达检测的心跳信号的潜在临床应用价值,为后续的信号分析及临床应用提供了有效依据。2.生物雷达探测到的人体心跳信号的特点分析针对生命信号个体差异大,准周期,随机性强的特点,采集大量不同测量条件下的实验数据,用相关系数等指标对生物雷达探测到的人体心跳信号在时域及频域上的特点进行了统计学比较、分析和总结。对心电、心音的生理基础、特性及研究方法的总结以及呼吸影响心功能的机制研究有助于我们更好的了解所检测到的心跳信号特性。3.小波分析算法提取心跳信号对小波分析与其它非平稳信号处理方法进行了对比分析,并介绍了基于小波变换的信号分离应用情况,指出了小波应用中存在的问题。选用Sym8小波基函数对采集到的体动路信号进行了5层的小波分解降噪算法,为了验证在小波消噪前是否有必要加入FIR滤波算法,我们还对两种方案下生物雷达心跳信号的分离效果进行了对比分析。4.基于曲线拟合技术的心跳信号提取算法尝试采集不经过硬件预处理的混合信号,其中包含了更为丰富的信息内容,直接对这种混合信号进行处理。采用叁次样条插值技术,对该信号波形趋势进行曲线拟合,从而得到呼吸信号,实现呼吸与心跳的分离。结果显示,与小波分析算法相比,曲线拟合技术在处理基线漂移性质的呼吸信号时是存在优越性的。本课题的主要创新点有:1.将小波分析算法用于心跳信号与呼吸信号的分离,并对FIR滤波方法在小波分离两种信号的应用中的必要性进行了实验验证。结果显示,只要设定好分解的级数,我们在进行小波消噪前可以考虑不进行FIR滤波,这样可以大大减小运算量。2.将曲线拟合算法应用于心跳信号与呼吸信号的分离。综合分析表明,研究生命体及其器官的活动与探测到的生理信息间的关系,即关注生命体状况,是生物雷达的研究的一个主要方面。鉴于医学和人类发展的其它需求,如果解决这一阶段的难题,将能为生物雷达技术开辟更为广阔的应用空间,具有重要的意义。
阮雅端, 沈庆宏, 钱钟[5]2004年在《基于MCS-51单片机微波心律测量仪》文中研究说明文中介绍采用微波作为传媒并结合单片机的控制处理完成心律测量的“微波心律测量仪”的研制。这种心律测量仪的特点就在于它采用非接触方式来测量心律,利用微波的散射效应,通过检测经过人体散射以后的被心动信号调制了的散射波从而获得心动信号,进而得到所需的心律。
黄勇, 安同一, 钱鉴, 樊明捷[6]2004年在《微波心动图仪的设计和研制》文中进行了进一步梳理设计了一个能够提取人体微波心动图的"微波心动图仪".该仪器使用1150 MHz微波连续波作为载波信号,用计算机控制的零平衡方法进行未调制载波抵消,用检测前向散射波(透射波)的方法绘制心动图.所研制的样机具有结构简单、灵敏度高、噪声小的特点.还给出了该样机采集的微波心动图样例,并进行了讨论.
冯靖杰[7]2018年在《穿戴式核心体温和连续血压测量关键技术的研究》文中指出在全球人口持续增加、老龄化问题日益严峻、医疗健康支出快速上涨、慢病管理需求旺盛、公共医疗资源相对短缺的背景下,面向家庭与个人的穿戴式健康监护在近年来成为国内外相关领域的研究热点。穿戴式生理参数测量技术的主要研究对象包括心电、血氧饱和度、脉率、血压和体温等几个重要的生命体征参数,这些生理参数与人体健康状况和疾病防护息息相关,具有连续监测的价值。穿戴式生理参数监测系统可以完成对人体重要生理参数的非侵入式测量,其便携可穿戴的特点又十分适合日常健康监测的使用场景。目前,部分穿戴式生理参数监测系统已可实现单/多导联心电、血氧饱和度、脉率、袖带式血压和体表温度等人体生理参数的测量,少数还具有连续血压监测的功能。其中,袖带式血压仅能间歇性地测量,无法较好地反映血压的连续变化情况,而传统的脉搏波传导时间法连续血压监测技术又存在精度较低等劣势;体表温度容易受到环境温度扰动、人体汗液蒸发等因素的影响,无法直观地反映人体深部的真实温度。因此,可靠的核心体温测量技术和连续血压测量技术在可穿戴生理参数监测领域具有重要的意义,也是研究的难点之一。为了解决上述问题,本文研制了一种穿戴式多生理参数监测系统,开展了核心体温和连续血压测量技术的研究。同时,还利用从生理信号中提取到的多种生理参数特征,开展了人体心血管疾病初筛技术的研究。本文的主要研究工作包含以下内容:(1).穿戴式多生理参数监测系统的设计与实现:设计并搭建了一个分布式的可穿戴多生理参数的无线监测系统。该系统由体温子系统、心电子系统、血氧/脉率子系统和血压子系统构成,实现了五电极多导联心电、血氧饱和度、脉率、袖带式血压、连续血压、核心体温等人体重要生理参数的测量。其中,血压子系统在实现袖带式血压测量功能的同时,还可作为主节点,控制心电子系统和血氧/脉率子系统,实现连续血压测量的功能。(2).非侵入式核心体温测量技术的研究:基于双热流法,提出了改进的核心体温测量技术。利用有限元仿真与分析,对核心体温测量探头的设计提供理论指导。针对传统的双热流法中热响应慢、易受水平热流干扰等缺点,对所设计的探头进行了结构和传热介质材料上的改进。通过分离布置的两个传热块,减弱水平方向上的热流对底部温度传感器的影响;通过在PDMS传热介质中均匀参杂碳酸钙粉末的方法,在保证测量精度的同时,加快了热响应速度。针对环境温度变化会打破热平衡,导致测量不准确的问题,使用自适应滤波技术,提高核心体温测量探头的抗环境温度扰动的能力。在热板和人体静息及运动状态下进行实验,取得了良好的测量精度、热响应速度,与舌下腺温度有较高的一致性。(3).基于SOI硅片的镍薄膜温度传感器的设计与实现:设计并制作了基于SOI硅片的镍薄膜温度传感器。利用负性光刻胶在紫外光下曝光显影出热敏薄膜电阻条和引线焊盘的图像,用真空蒸发的方式依次镀上镍薄膜热敏电阻条和金薄膜引线焊盘。初步探究了硅片上金属薄膜温度传感器的制作流程与制作工艺,为将来实现核心体温测量探头的一体化、集成化做铺垫。(4).连续血压测量技术的研究:基于脉搏波传导时间法,提出了改进的连续血压测量技术。Moens-Kortweg方程和Bramwell-Hill方程为绝大多数传统的基于脉搏波传导时间法的连续血压模型提供了理论基础,有别于此,本文从纳维-斯托克斯流体动量守恒方程推导了脉搏波传导时间与血压之间的关系,并引入了与血压变化相关的血液动力学参数,提出了改进型血压测量模型。其中,运用多变量逐步回归分析和皮尔森相关系数统计进行了改进型血压测量模型的特征选取,运用正则化多项式线性回归建立了该模型,并运用递归最小二乘法对模型进行校准。相比于传统的基于脉搏波传导时间法的经典模型,本文提出的改进型血压测量模型在测量精度和校准频率上有所提高。(5).心血管疾病初筛技术的研究:提出了一种基于主成分分析和支持向量机的有/无心血管疾病的分类技术。在从生理信号中提取多项生理参数特征后,利用主成分分析方法,对所得生理参数特征进行降维处理。以降维后的新特征向量组合为输入,使用以径向基函数为核函数的带松弛变量的支持向量机,建立有/无心血管疾病的分类器。在分类器的学习和训练过程中,运用可变步长的萤火虫算法,完成对分类器关键参数的优化。在MIMIC数据库上进行十折交叉验证,分类准确度可达95.8%,该分类技术可为心血管疾病的初步诊断和筛查提供一定的指导。
胡巍[8]2014年在《基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究》文中认为微波多普勒雷达可实现非接触的生命体征检测。用电磁波探测人体目标时,由于人体心肺活动,回波信号将发生多普勒效应,运用一定的信号处理方法,可提取出与心肺相关的生命体征信息。基于多普勒雷达的生命体征检测具有非接触、穿透性等优点,有潜力应用于日常健康监测、特殊人群监护、医疗诊断、灾难救援及安防等领域。生物雷达方面的研究主要包括传感器系统研究和信号处理方法研究两个方面。前者通过改善雷达天线和收发机结构、采用先进工艺和集成技术提高雷达信号质量,抑制噪声;后者的目标在于运用算法从雷达信号中准确提取生命体征指标。目前,基于多普勒雷达的生命体征检测研究中存在一些问题需要解决,例如需要提高雷达系统的信噪比和抗干扰能力、线性地还原心肺活动信息、实时处理雷达信号并实现长期监测、从受到较强干扰的信号中提取心肺活动的时域信息等等。本文主要面向家庭和医疗场所的健康监护领域,围绕上述问题展开研究,主要工作、成果和创新点归纳如下：(1)多普勒生物雷达的实现方案、信号链路与噪声分析。根据多普勒雷达原理和生命体征检测的应用需求,确定了生物雷达的工作模式、工作频率和收发机结构；研究了雷达收发机链路的多项参数指标,为数米范围内的体征检测传感器设计提供了依据；结合雷达的噪声模型,通过实验测定信噪比与检测距离、目标位移的关系,对实际噪声的来源进行了定位。这些方法及实验数据对生物雷达的整体设计具有普遍意义。(2)多普勒雷达传感器的研制。研制工作包括微带贴片天线、射频收发电路、模拟信号处理、数据采集、人体振动信号的解调校准。为了能够真实还原人体目标的微动位移信息,采取了以下措施：采用24位ADC配合过采样技术满足动态范围和分辨率的要求；通过基于中心估计的校准算法区分目标的直流信息和系统、环境所产生的直流偏移；以正交解调的方式实现线性运动还原。实验测试表明本文研制的雷达传感器可真实还原心肺活动信息,满足生命体征检测的要求。(3)实时心肺活动检测方法研究。该研究主要面向日常生理参数监护,特别是持续监护的需求,强调软硬件的实时性、低功耗和低成本。为实现实时计算,采用了仅依赖较短时长雷达信号的短时傅立叶变换(STFT)算法进行时频分析,通过频谱插值提高心率和呼吸速率的分辨率。实验结果指示该实时算法对于心率测量具有7秒的延时和96%的准确率,对于呼吸速率测量具有22秒的延时和接近100%的准确率。(4)精密生理参数提取方法研究。该研究主要针对医疗监护领域的需求,侧重心肺参数估计和提取的准确性,并且分析心肺活动的时域特征信息。采用连续小波变换、集合经验模态分解(EEMD)相结合的方法进行目标心肺活动信息提取,以及心率、呼吸速率、心率变异性参数估计研究。实验表明,虽然雷达信号受到干扰较多,但该方法测定心率、呼吸速率的准确度可接近100%,并且可以有效测定基于时域信息的HRV参数。该工作发掘了生物雷达作为非接触式检测手段在医疗领域应用的潜力。(5)多普勒雷达生命体征检测系统的实现。搭建了多套多普勒雷达系统,这些系统在实时性、精准性、便携性和集成化等方面各有侧重,分别满足科学实验和家庭、医疗场所的生命体征监护等需求。在多普勒生物雷达系统研制中,充分考虑了实际应用场合的需求。其中包括：将系统小型化、轻量化以提高便携性甚至可以随身佩戴；降低系统的功耗,延长续航时间；采用通用的无线数据接口以配合智能手机、移动设备进行心肺参数分析,并具备与云计算平台连接,纳入社会医疗服务网络的潜力。
刘彦宏[9]2018年在《基于面部视频的人体心率测量》文中指出心率作为人体重要生理参数之一,可直接有效的反映人体健康状态,因此心率监测对于人体身体健康的监护起着不可替代的作用。目前心率监测方式以接触式为主,但因其操作复杂且在检测过程中需长时间同人体皮肤接触,而给测量者造成一定的不便和不适。本课题研究的方法基于光电容积描记法原理,通过对受测者面部进行视频录制,在不接触受测者的情况下,使用模式识别技术处理该段面部视频,提取视频心率信息,计算心率。本文的方法可以在不改变人们日常生活习惯前提下,实现连续无创非接触式心率测量,具有舒适、便携、易操作等特点,对于远程医疗监控发展具有重要意义。本文主要的工作如下所示:1.本文提出了一种使用非接触的方式提取心率参数的方法,从人脸视频中提取颜色变化信息,通过颜色变化信息计算得到心率信号,进行心率测量。该方法使用摄像头,在多种光照条件下非接触地录制人脸的视频。2.将录制得到的人脸视频运用欧拉放大算法放大颜色信号的变化,再基于放大后的颜色信号提取出R、G、B叁通道的信号。3.对R、G、B叁通道的信号进行归一化处理,处理后使用连续小波变换去噪;将降噪后的叁通道信号提取有效信息,计算得到其相应的色度信号。4.最后,使用傅里叶变换将得到的信号转换至频域,获取心率值。实验结果表明,本文提出的方法大大减少了心率检测的误差,在不同条件下都能很好的获取心率间隔,准确的检测出人体的心率,适用于远距离的心率参数检测。
张骁[10]2012年在《生物雷达监测睡眠呼吸暂停综合症的初步研究》文中指出应用生物雷达技术，可以隔着衣物、被褥等物体对人体的心跳、呼吸等生理运动进行非接触监测，与传统的接触式监测相比，这一过程会减少电极、导线、传感器等对被监测目标引起的不适感，还可以克服接触式监测方法对大面积烧伤、恶性传染病等病人监测的局限性。因此生物雷达技术在临床上有很广泛的应用前景。睡眠呼吸暂停综合症是一种临床上常见的疾病，对人类的健康有较大的危害。多导睡眠图监测是临床诊断睡眠呼吸暂停综合症的金标准，在诊断的过程中需要长时间将很多导线连接到病人的体表，会给病人带来很大不便以及身体上的不适感。因此我们提出将生物雷达技术应用于正常的睡眠呼吸与睡眠呼吸暂停的鉴别，为了实现这一目标，我们主要完成了以下工作：1.生物雷达采集呼吸信号的可靠性研究建立生物雷达检测呼吸信号和绑带式检测呼吸信号的同步检测系统，将生物雷达采集的呼吸信号与绑带式压力传感器方法采集的呼吸信号进行相关性研究，验证了生物雷达监测呼吸信号的可靠性，为后续的进一步研究奠定基础。2.生物雷达采集的呼吸信号去噪应用生物雷达对人体长时间进行呼吸监测的过程中，会有一些其它的信号对呼吸信号产生干扰，因此我们采用基于Kaiser窗的低通滤波器和基于等波纹逼近法的低通滤波器对呼吸信号进行滤波，提取较为纯净的呼吸信号，并对这两种方法进行了比较。3.生物雷达采集的呼吸信号的特征分析对于生物雷达采集的正常呼吸信号，我们提取了每个呼吸周期的最大值和最小值，并计算固定时长的呼吸能量。通过计算最值的间期可以得到呼吸频率，通过对呼吸能量的计算可以反映出呼吸运动的强弱。4.睡眠呼吸暂停综合症的分析鉴别根据睡眠呼吸暂停综合症的发病特征模拟睡眠呼吸暂停综合症，用生物雷达采集呼吸信号，采用模式识别的方法对睡眠呼吸暂停与正常睡眠呼吸进行鉴别。本课题的主要创新点：1.采用等波纹逼近的方法设计低通滤波器，对生物雷达采集的呼吸信号进行滤波，相比其他方法的滤波器，实现相同的效果所需的滤波器阶数更低。2.对生物雷达采集的正常呼吸信号和模拟睡眠呼吸暂停时的呼吸信号进行特征值提取，并应用短时平均幅度、短时方差、短时频谱中某一点的频率分量叁个特征向量对两种呼吸状态进行区分。
参考文献：
[1]. 微波人体心动信号的研究[D]. 方晓颖. 华东师范大学. 2004
[2]. 人体心脏运动信号的微波检测方法研究[J]. 尹秋艳, 黄勇, 熊颖霞. 电子技术. 2004
[3]. 用微波频谱分析仪检测人体心动信号[C]. 尹秋艳, 樊明捷, 黄勇. 2003'全国微波毫米波会议论文集. 2003
[4]. 生物雷达检测技术中心跳与呼吸信号分离技术的研究[D]. 岳宇. 第四军医大学. 2007
[5]. 基于MCS-51单片机微波心律测量仪[J]. 阮雅端, 沈庆宏, 钱钟. 电子测量技术. 2004
[6]. 微波心动图仪的设计和研制[J]. 黄勇, 安同一, 钱鉴, 樊明捷. 华东师范大学学报(自然科学版). 2004
[7]. 穿戴式核心体温和连续血压测量关键技术的研究[D]. 冯靖杰. 浙江大学. 2018
[8]. 基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究[D]. 胡巍. 中国科学技术大学. 2014
[9]. 基于面部视频的人体心率测量[D]. 刘彦宏. 上海师范大学. 2018
[10]. 生物雷达监测睡眠呼吸暂停综合症的初步研究[D]. 张骁. 第四军医大学. 2012