动态生理信息检测系统与方法
阅读说明：本技术 动态生理信息检测系统与方法 (Dynamic physiological information detection system and method ) 是由 吴芳铭 于 2019-09-19 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种动态生理信息检测系统与方法。该动态生理信息检测系统包含射频检测装置,产生多个检测信号；校正装置,用以校正检测信号；特征萃取装置,其根据至少一种特征,处理经校正的检测信号,用以得到多个萃取值,并过滤掉非稳定的萃取值；及生理信息决定装置,其根据过滤后的萃取值以决定生理信息。本发明可以提高测量准确度。(The invention provides a dynamic physiological information detection system and a method. The dynamic physiological information detection system comprises a radio frequency detection device, a signal processing device and a signal processing device, wherein the radio frequency detection device is used for generating a plurality of detection signals; a correction device for correcting the detection signal; a feature extraction device that processes the corrected detection signal according to at least one feature to obtain a plurality of extraction values and filters out unstable extraction values; and a physiological information determining device for determining physiological information based on the filtered extracted value. The invention can improve the measurement accuracy.)
技术领域
本发明是有关一种生理信息检测，特别是关于一种非接触式动态生理信息检测系统与方法。
背景技术
体温(body temperature,BT)、血压(blood pressure,BP)、心跳速率(heartrate,HR)及呼吸速率(respiratory rate,RR)是四个主要的生理信息(vital signs)。生理信息的检测可用以评估身体的健康状况，且能提供疾病的线索。
传统的医疗检测装置可分为接触式(contact)与非接触式(non-contact)二类。接触式检测装置可穿戴在身上，通过感测器(sensor)以收集生理信息。非接触式检测装置例如感测雷达，通过雷达发射射频信号并分析反射的射频信号以得到生理信息。
接触式检测装置需要穿戴在身上，造成使用上的不便，或者因错误的使用方式而造成错误的估算。非接触式检测装置容易受到环境噪声的干扰，因而造成错误的估算。
因此亟需提出一种新颖机制，用以改善传统非接触式医疗检测装置的缺失。
发明内容
鉴于上述，本发明实施例的目的之一在于提出一种动态生理信息检测方法，通过信号的特征萃取以动态决定生理信息，因而提高测量准确度。
根据本发明实施例，动态生理信息检测系统包含射频检测装置、校正装置、特征萃取装置及生理信息决定装置。射频检测装置产生多个检测信号。校正装置校正检测信号。特征萃取装置根据至少一种特征，处理经校正的检测信号，用以得到多个萃取值，并过滤掉非稳定的萃取值。生理信息决定装置根据过滤后的萃取值以决定生理信息。
根据本发明实施例，动态生理信息检测方法包含：(I)产生多个检测信号；(II)校正该多个检测信号；(III)根据至少一种特征，处理经校正的该多个检测信号，用以得到多个萃取值，并过滤掉非稳定的萃取值；及(IV)根据过滤后的该多个萃取值以决定一生理信息。
本发明可以提高测量准确度。
附图说明
图1A显示本发明实施例的动态生理信息检测系统的方块图。
图1B显示图1A的校正装置的细部方块图。
图1C显示图1A的特征萃取装置的细部方块图。
图2显示本发明实施例的动态生理信息检测方法的流程。
图3A例示正常的同相信号I与正交信号Q。
图3B例示正常的相位信号P。
图3C例示波形与直流位准受到扭曲改变后的同相信号I与正交信号Q。
图3D例示受到扭曲改变的相位信号P。
图4A例示低通滤波器的频谱。
图4B例示同相信号I与正交信号Q的星座图。
图5例示同相信号I、正交信号Q及视窗。
图6A例示信号的半高宽与最强增益值。
图6B至图6E分别显示活力状态、移动状态、离开中状态及非活力状态的信号与自相关信号。
图7A例示信号当中的三种不同状态。
图7B显示各状态的正则化自相关信号。
图7C显示各状态于正则化之前的自相关信号。
图8A例示稳定状态的(时域)信号。
图8B例示非稳定状态的(时域)信号。
图9A例示稳定状态的同相信号I、正交信号Q及拟合曲线。
图9B例示非稳定状态的同相信号I、正交信号Q及拟合曲线。
附图标号
100 动态生理信息检测系统
11 雷达
12 校正装置
121 低通滤波器
122 非线性抑制单元
123 正则化单元
13 特征萃取装置
131 滑动视窗单元
132 生理信息估算单元
133 特征单元
14 生理信息决定装置
200 动态生理信息检测方法
21 得到信号I、Q、P
22A 低通过滤信号I、Q、P
22B 抑制信号I、Q的非线性并滤除直流值
22C 正则化信号I、Q、P
23A 滑动视窗以框选信号区段
23B 估算信号区段的生理信息与特征萃取
23C 萃取得到信号区段的萃取值
24A 统计信号P的呼吸速率，并决定累计次数最高者
24B 统计信号I、Q的呼吸速率，并决定累计次数最高者
24C 统计信号I、Q的呼吸速率，将累计次数大于预设值的所有值进行平均
24D 统计(未过滤)信号I、Q、P的呼吸速率，并决定累计次数最高者
51 视窗
61 半高宽
62 最强增益值
71 状态
72 状态
73 状态
81 峰值
82 峰值
91 拟合曲线
92 拟合曲线
93 拟合曲线
94 拟合曲线
I 同相信号
Q 正交信号
P 相位信号
具体实施方式
图1A显示本发明实施例的动态生理信息检测系统100的方块图，图2显示本发明实施例的动态生理信息检测方法200的流程图。图1A的方块与图2的步骤可使用硬件、软件或其组合来实施。以下实施例虽以检测呼吸速率作为例示，然而本实施例也可用以检测其他生理信息。
在本实施例中，动态生理信息检测系统(以下简称检测系统)100可包含射频(RF)检测装置，例如雷达11，可发射射频信号至待测者，并接收反射的射频信号，经转换后可得到检测信号，例如同相(in-phase)(极化)信号I、正交(quadrature)(极化)信号Q及相位(phase)信号P(步骤21)。其中，相位信号P为同相信号I与正交信号Q之间相对的相位。本实施例的雷达11可为连续波(continuous-wave,CW)雷达或者超宽频(ultra-wideband,UWB)雷达(例如频率调变连续波(frequency modulated continuous waveform,FMCW)雷达)。
射频信号容易受到环境噪声的干扰，引起非线性(nonlinear)或时变(time-variant)的变化，进而造成信号的振幅、相位或直流(DC)位准的扭曲改变。图3A例示正常的同相信号I与正交信号Q，图3B例示正常的相位信号P。图3C例示波形与直流位准受到扭曲改变后的同相信号I与正交信号Q。图3D例示受到扭曲改变的相位信号P。在这个例子中，信号期间约为10秒，可根据图3B估算得到呼吸次数为3(10秒内)，然而受到扭曲改变后，根据图3D则会错误估算得到呼吸次数为12(10秒内)。鉴于此，本实施例提出以下的机制来改善这个问题。
在本实施例中，检测系统100可包含校正装置12，用以校正同相信号I、正交信号Q及相位信号P，以消除或减少信号的扭曲(distortion)，因而增进信号的准确度。图1B显示图1A的校正装置12的细部方块图。在本实施例中，校正装置12可包含(数字)滤波器(filter)，用以去除不需要(unwanted)的频率成分。本实施例的滤波器可包含低通滤波器121，其让截止频率(例如6Hz)以下的同相信号I、正交信号Q及相位信号P通过，但衰减其他频率范围(步骤22A)。图4A例示低通滤波器121的频谱。一般来说，呼吸速率的目标范围约为0～1Hz。然而，考虑到检测系统100后续的处理(例如特征萃取装置13)需要额外的频率成分，所选择的截止频率需大于呼吸的频率。在本实施例中，截止频率选择为6Hz，但本揭露并不以此为限。例如，针对不同检测对象(例如，呼吸相较婴孩为慢的老人、小孩、或中年人)，对应选择合适的该截止频率。在另一实施例中，检测系统100若欲检测心跳频率时，截止频率的选择亦需大于心跳频率，以利用额外的频率成分判断该信号受环境噪声影响的程度。
本实施例的校正装置12可包含非线性抑制单元122，用以抑制同相信号I与正交信号Q的二倍(或以上)频的非线性成分，并滤除直流(DC)值(步骤22B)。图4B例示同相信号I与正交信号Q的星座图(constellation diagram)。对于理想的同相信号I与正交信号Q，其星座图如图示的圆形，以中心(0,0)为圆心。当同相信号I与正交信号Q受到扭曲改变，其星座图如图示的椭圆。在一实施例中，非线性抑制单元122使用矩阵镜射技术，将星座图还原为圆形，以中心(0,0)为圆心。同时，非线性抑制单元122再以中心(0,0)为圆心，去除直流(DC)值。
本实施例的校正装置12可包含正则化(normalization)单元123，将同相信号I、正交信号Q及相位信号P正则化(步骤22C)，用以改善前述装置(亦即低通滤波器121与非线性抑制单元122)或步骤(亦即步骤22A与22B)对于信号的不当缩放。
在本实施例中，检测系统100可包含特征萃取装置13，其根据至少一种特征，处理经校正的同相信号I、正交信号Q及相位信号P，用以分别得到多个萃取值，并过滤掉(或筛检)非稳定的萃取值。图1C显示图1A的特征萃取装置13的细部方块图。本实施例的特征萃取装置13可包含滑动视窗单元131，其依预设视窗大小(例如10秒)，依时间顺序框选欲进行处理的信号区段(步骤23A)。图5例示同相信号I与正交信号Q，以10秒大小的视窗51，每相隔2.5秒向右(如箭号所示)滑动一次。因此，在一分钟期间当中，总共可框选出21个欲进行处理的信号区段。
本实施例的特征萃取装置13可包含生理信息估算单元132，用以估算该些信号区段的相应(初步)生理信息，并萃取特征(步骤23B)。在本实施例中，生理信息估算单元132使用过零率(zero-crossing rate)方法来估算呼吸速率，通过信号与直流位准为零的交错次数，以估算呼吸速率。由于交错二次代表一次呼吸，因此将总交错次数除以二即可得到呼吸速率。
本实施例的特征萃取装置13可包含特征单元133，其根据至少一种特征，用以萃取得到该些信号区段的相应萃取值(步骤23C)，并通过设定阀值以过滤掉非稳定的萃取值(及其相应生理信息)。本实施例的特征萃取装置13可根据以下一种或多种特征以进行特征萃取：半高宽(half bandwidth)、最强增益值(peak-gain)、峰值(kurtosis)、均方根(rootmean square,RMS)、标准差(standard deviation,STD)及峰对峰差值(Vpp)。
图6A例示信号的半高宽61与最强增益值62。图6B至图6E分别显示活力(vital)状态(例如休息或睡眠)、移动(motion)状态、离开中(leaving)状态及非活力(no-vital)状态(例如已离开)的信号(例如同相信号I与正交信号Q)与自相关(autocorrelation)信号。根据这些信号可以得知，稳定信号(例如图6B)具有较大的半高宽，移动状态的不稳定信号(例如图6C)具有极大的最强增益值，非活力状态的不稳定信号(例如图6E)具有极小的最强增益值。藉此，特征单元133可通过设定阀值以过滤掉非稳定的萃取值(及其相应生理信息)。
图7A例示信号当中的三种不同状态71、72及73。图7B显示各状态71、72及73的正则化自相关信号。其中，(稳定)状态71的半高宽(0.165)大于(非稳定)状态72的半高宽(0.106)，但小于另一(非稳定)状态73的半高宽(0.282)。图7C显示各状态71、72及73于正则化之前的自相关信号。其中，(稳定)状态71的最强增益值(153)小于(非稳定)状态72的最强增益值(170)，且小于另一(非稳定)状态73的最强增益值(178)。藉此，在本实施例中，特征单元133可通过设定阀值区分状态71、72及73为稳定状态或非稳定状态，并进一步过滤掉非稳定状态的萃取值(及其相应生理信息)。
图8A例示稳定状态的(时域)信号，其峰值81较低，图8B例示非稳定状态的(时域)信号，其峰值82明显提高。藉此，特征单元133可通过信号峰值以判断是否处于稳定状态。信号峰值K可表示如下：
其中xi代表第i个测量值，s代表标准差，n代表样本数，代表算数平均值。
图9A例示稳定状态的同相信号I与正交信号Q，并利用多项拟合方法(polynomialfitting)来拟合同相信号I与正交信号Q的直流位准，以分别得到拟合曲线91与92。图9B例示非稳定状态的同相信号I与正交信号Q，并利用多项拟合方法来拟合同相信号I与正交信号Q的直流位准，以分别得到拟合曲线93与94。根据这些拟合曲线可以得知，稳定状态的拟合曲线91、92近似直线并接近直流位准为零的位置；非稳定状态的拟合曲线93、94呈扰动状态且远离直流位准为零的位置。根据此特性，可分别对拟合曲线得到均方根(RMS)、标准差(STD)及峰对峰差值(Vpp)，据以过滤掉非稳定的萃取值(及其相应生理信息)。均方根M、标准差SD及峰对峰差值Vpp可表示如下：
Vpp＝max(xi)-min(xi)
其中xi代表第i个测量值，n代表样本数，代表算数平均值，max()代表最大值函数，min()代表最小值函数。
本实施例的检测系统100可包含生理信息决定装置14，其根据(特征单元133萃取得到的)该些信号区段的相应萃取值及(生理信息估算单元132所估算的)相应(初步)生理信息以决定(最终)生理信息(例如呼吸速率)。校正装置12、特征萃取装置13及生理信息决定装置14可为不同的信号处理装置。或者，校正装置12、特征萃取装置13及生理信息决定装置14其中两者或全部可整合于同一信号处理装置。
于步骤24A，统计相位信号P的(该些信号区段的)该些呼吸速率(例如21笔数据)，累计次数最多者作为呼吸速率，但是累计次数需大于第一预设值(例如2)。生理信息决定装置14之所以一开始针对相位信号P进行统计，是因为相位信号P对于非线性的抑制效果最好。
若步骤24A未能决定出呼吸速率，则进入步骤24B，统计同相信号I与正交信号Q的(该些信号区段的)该些呼吸速率(例如总共42笔数据)，累计次数最多者作为呼吸速率输出，但是累计次数需大于第二预设值(例如3)。
若步骤24B未能决定出呼吸速率，则进入步骤24C，统计同相信号I与正交信号Q的(该些信号区段的)该些呼吸速率(例如总共42笔数据)，将累计次数大于第三预设值(例如3)的所有值进行平均，以得到平均值作为呼吸速率输出。
值得注意的是，上述步骤24A～24C所统计的呼吸速率是已过滤掉非稳定的萃取值相应的呼吸速率。若步骤24C未能决定出呼吸速率，则进入步骤24D，在这个步骤中，所统计的呼吸速率则是尚未过滤掉非稳定的萃取值相应的呼吸速率。于步骤24D，统计同相信号I、正交信号Q及相位信号P的(该些信号区段的)该些呼吸速率(例如总共63笔数据)，呼吸次数大于(预设)窒息(apnea)临界值(例如9次)的最大累计次数者作为呼吸速率输出，但是累计次数需大于第四预设值(例如24)；或者，呼吸次数不大于窒息临界值的最大累计次数者作为呼吸速率输出，但是累计次数需大于第五预设值(例如12)。通常，第五预设值小于第四预设值。若步骤24D未能决定出呼吸速率，则呼吸速率输出设为零。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用以限定本发明的权利要求；凡其它未脱离发明所揭示的精神下所完成的等效改变或修饰，均应包含在权利要求内。
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