适应性生理信息检测方法与系统
阅读说明：本技术 适应性生理信息检测方法与系统 (Adaptive physiological information detection method and system ) 是由 王希文 于 2019-09-24 设计创作，主要内容包括：一种适应性生理信息检测方法,包含(a)接收预设第一期间的多个状态,其中状态可为静止、移动或离开；(b)根据第一期间的状态的比例,以检测第一期间内是否受到环境的干扰；(c)如果检测第一期间受到环境的干扰,则接收预设第二期间的多个状态,其中第二期间异于第一期间；(d)如果检测第一期间未受到环境的干扰,则决定优化的状态为静止；(e)根据第二期间的所述多个状态的动态变化,以决定优化的状态为移动或离开；(f)当决定的优化状态为静止或移动时,则接收预设第三期间的多个生理信息；及(g)处理第三期间的所述多个生理信息,以得到优化状态的相应生理信息。(An adaptive physiological information detection method comprises (a) receiving a plurality of states of a preset first period, wherein the states can be static, moving or leaving; (b) detecting whether the first period is interfered by the environment according to the proportion of the state of the first period; (c) if the first period is detected to be interfered by the environment, receiving a plurality of states of a preset second period, wherein the second period is different from the first period; (d) if the first period is detected not to be interfered by the environment, the optimized state is determined to be static; (e) determining the optimized state to be moving or leaving according to the dynamic change of the plurality of states in the second period; (f) when the determined optimization state is static or moving, receiving a plurality of pieces of physiological information in a preset third period; and (g) processing the plurality of physiological information during the third period to obtain corresponding physiological information for the optimized state.)
技术领域
本发明是有关一种生理信息检测方法，特别是关于一种适用于接触式或非接触式检测装置的适应性生理信息检测方法。
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。接触式检测装置例如小米手环(Xiaomi Mi band)，可穿戴在身上，通过感测器(sensor，传感器)以收集生理信息(例如心跳速率)。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(例如心跳速率或呼吸速率)。
穿戴式的(接触式)检测装置受限于运算能力，因此无法对所收集的生理信息做进一步的处理。非接触式检测装置虽然具有较强的运算能力，但是容易受到环境噪声(杂讯)的干扰，因而经常造成状态的误判或状态的频繁切换。
因此亟需提出一种新颖的机制，用以改善传统接触式或非接触式医疗检测装置的缺点。
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适应性生理信息检测方法，可适用于接触式或非接触式检测装置，用以得到更精确与稳定的生理信息。
根据本发明的实施例，适应性生理信息检测方法包含以下步骤：(a)接收预设第一期间的多个(复数)状态，其中状态可为静止、移动或离开；(b)根据第一期间的状态的比例，以检测第一期间内是否受到环境的干扰；(c)如果检测第一期间受到环境的干扰，则接收预设第二期间的多个状态，其中第二期间异于第一期间；(d)如果检测第一期间未受到环境的干扰，则决定优化的状态为静止；(e)根据第二期间的所述多个状态的动态变化，以决定优化的状态为移动或离开；(f)当决定的优化状态为静止或移动时，则接收预设第三期间的多个生理信息；及(g)处理第三期间的所述多个生理信息，以得到优化状态的相应生理信息。
附图说明
图1显示本发明实施例的适应性生理信息检测系统的系统方块图。
图2显示图1的第二阶检测器所执行的适应性生理信息检测方法的流程图。
图3例示第二期间的多个状态。
图4例示极化信号、第一阶检测器的检测状态及第二阶检测器的检测状态。
图5例示极化信号、第一阶检测器的检测状态及第二阶检测器的检测状态。
图6列举使用滑动视窗与各状态比例以决定优化状态的数种情形
【附图标记列表】
100 适应性生理信息检测系统
11 检测装置
12 第一阶检测器
13 存储装置
14 第二阶检测器
15 显示器
200 适应性生理信息检测方法
21 接收第一期间的状态
22 判断静止状态的比例是否大于第一临界值
23 接收第二期间的状态
24 判断里开状态的比例是否大于第二临界值且极少移动状态
25 根据状态的动态变化以决定优化的状态
26 接收第三期间的生理信息
27 处理生理信息
28 判断生理信息是否极小
29 接收第四期间的稳定生理信息
30 处理稳定的生理信息
31 判断是否状态为静止且生理信息极小
32 储存状态与生理信息
41 误判
300 滑动视窗
I 同相极化信号
Q 正交极化信号
具体实施方式
图1显示本发明实施例的适应性(adaptive)生理信息(vital-sign)检测系统100的系统方块图，其可用以检测生理信息，例如心跳速率(heart rate,HR)或呼吸速率(respiratory rate,RR)。
在本实施例中，适应性生理信息检测系统(以下简称检测系统)100可包含检测装置11，其可为非接触式或者为接触式。在一实施例中，(非接触式)检测装置11可包含雷达，可发射射频(RF)信号至待测者，并接收反射的射频信号，经转换后可得到同相(in-phase)极化(polarization)信号I与正交(quadrature)极化信号Q。本实施例的雷达可为连续波(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)。在另一实施例中，(接触式)检测装置11可为穿戴式检测装置(例如智能型手环/手表、腕式或臂式血压计、智能衣/裤等)、心电图电极贴片、感应式地垫、触控感测装置、手指生理信息感测装置等。检测装置11可包含感测器，用以得到生理信息相关的信号。以下实施例虽以非接触式的雷达做为检测装置11的例示，然而本发明实施例同样可适用于接触式的检测装置11。
本实施例的检测系统100可包含第一阶(stage)检测器12，其接收检测装置11的输出信号(例如同相极化信号I与正交极化信号Q)，据以输出待测者的状态与生理信息(例如心跳速率(HR)与呼吸速率(RR))。在本实施例中，状态可分类为以下三种：静止(例如睡觉或休息)、移动(motion)、离开(leave)。在一例子中，静止、移动、离开分别对应至状态数值4、2、0。在一实施例中，第一阶检测器12所输出的每一笔(组)生理信息可额外附加一指标，用以表示相应生理信息的信号稳定度(stability)。
本实施例的检测系统100可包含存储装置(记忆装置)13，例如静态随机存取存储器(SRAM)或动态随机存取存储器(DRAM)，用以储存第一阶检测器12所输出的状态与生理信息。
本实施例的检测系统100可包含第二阶检测器14，其接收并优化(optimize)第一阶检测器12的状态，再根据优化的状态以得到相应的生理信息(例如心跳速率与呼吸速率)。第二阶检测器14所输出的优化状态与生理信息可储存于存储装置13。
本实施例的检测系统100可包含显示器15，用以显示第二阶检测器14所输出的优化状态与生理信息或是储存于存储装置13中的优化状态与生理信息。
在本实施例中，第一阶检测器12和第二阶检测器14可以是两个不同的处理装置。或是，在本公开另一实施例中，第一阶检测器12和第二阶检测器14可整合于同一处理装置。上述处理装置可以是，例如，通用处理器、微处理器(Micro-Control Unit，MCU)、数码信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、和/或神经处理单元(Neural ProcessingUnit，NPU)等，其包括了各式逻辑电路，用以提供数据处理及运算的功能、对存储装置13进行数据的储存及读取、以及传送信框数据到显示器15。
图2显示图1的第二阶检测器14所执行的适应性生理信息检测方法(以下简称检测方法)200的流程图。于步骤21，接收预设第一期间(例如最近30秒)的多个状态。接着，根据本实施例的特征之一，于步骤22、24，根据(第一期间的)状态的比例(percentage)，以检测第一期间内是否受到环境的干扰，其详细说明如下。
于步骤22，判断(第一期间的)所述多个状态当中，具静止状态的比例是否大于预设第一临界值(例如60％)。第一临界值的大小可视应用场合而决定。例如，如果应用环境的干扰较大，则第一临界值可预设较小的值。如果步骤22的判断结果为否定(表示第一期间内移动状态与离开状态占绝大部分，很有可能是受到环境的干扰)，则进入步骤23，改为接收预设第二期间的多个状态，其中预设第二期间异于预设第一期间。在一实施例中，预设第二期间(例如60秒)大于预设第一期间(例如30秒)。
如果步骤22的判断结果为肯定，则进入步骤24，进一步判断(第一期间的)所述多个状态当中，具离开状态的比例是否大于预设第二临界值(例如25％)且极少有移动状态(亦即移动状态的比例为零或接近零或小于一预设临界值)。如果步骤24的判断结果为肯定(表示待测者可能离开，但在离开前并未伴随有移动，很可能已受到环境的干扰)，则进入步骤23，改为接收预设第二期间的多个状态。如果步骤24的判断结果为否定，则决定优化的状态为静止。上述步骤22与步骤24的执行顺序可颠倒。
于接收了预设第二期间的多个状态(步骤23)后，进入步骤25以决定优化的状态。根据本实施例的另一特征，步骤25根据(第二期间的)所述多个状态的动态(或随时间的)变化，以决定优化的状态究竟为移动或离开。图3例示第二期间的多个状态，其中状态数值4、2、0分别表示静止、移动、离开。如图3所示，依时间的顺序，使用具预设大小(例如4)的滑动视窗(sliding window)300圈选(框选)一组状态，并决定该组状态中各状态的比例。接着将滑动视窗300往下一个时间移动以圈选另一组状态，并决定该另一组状态中各状态的比例。依此原则执行预设的次数。在一实施例中，滑动视窗300的大小可为预设第二期间的状态总数的一半。一般来说，滑动视窗300愈小，则得到的结果愈准确(但处理速度较慢)；反之，滑动视窗300愈大，则处理速度愈快(但得到的结果较不准确)。
在图3所示例子中，静止状态的比例递减，移动状态的比例递增，且离开状态的比例递增，表示待测者初始为睡觉或休息(静止状态)，接着起身(移动状态)，最后则离开检测范围(离开状态)。如果符合此趋势，可决定优化的状态为离开，接着进入步骤32，储存(优化)状态与相应的生理信息，例如储存于存储装置13；否则，决定优化的状态为移动。
根据上述本实施例的特征之一，依据状态的比例(步骤22、24)，适应地使用不同的期间(例如第一期间或第二期间)以接收状态。藉此，可减少因环境干扰所造成状态的误判。图4例示极化信号I/Q、第一阶检测器12的检测状态及第二阶检测器14的检测状态。在这个例子中，第一阶检测器12产生误判41，将静止状态误判为离开。然而，第二阶检测器14可避免此误判41。
根据上述本实施例的另一特征，使用滑动视窗300以正确地决定优化的状态是否为离开(步骤25)。图5例示极化信号I/Q、第一阶检测器12的检测状态及第二阶检测器14的检测状态。在这个例子中，第一阶检测器12容易受到环境噪声的影响，多次将离开状态误判为静止状态。然而，第二阶检测器14可通过滑动视窗300而避免这些误判，因而得到稳定的状态。
图6列举使用滑动视窗300与各状态比例以决定优化状态的数种情形。于情形I，静止状态的比例极小(接近或等于0％)，且移动状态的比例极小(接近或等于0％)，则决定优化状态为离开。于情形II，静止状态的比例递减，移动状态的比例递增，且离开状态的比例递增，则决定优化状态为离开。于情形III，静止状态的比例极小(接近或等于0％)，移动状态的比例大于0％，且离开状态的比例大于0％，则视为环境干扰予以忽略。于情形IV，静止状态的比例大于0％，移动状态的比例为0％，且离开状态的比例大于0％，则视为环境干扰予以忽略。于情形V，未符合前述情形I至IV者，则决定优化状态为移动。
回到图2所示的检测方法200，当决定的优化状态为静止(步骤24)或移动(步骤25)时，则进入步骤26，接收预设第三期间(例如60秒)的多个生理信息(例如心跳速率(HR)或呼吸速率(RR))。上述第一期间(步骤21)、第二期间(步骤23)及第三期间(步骤26)的相对大小可视应用场合而有不同。于一实施例中，检测方法200是用以监测新生儿的呼吸与心跳，则第一期间可预设为30～40秒，而第二期间与第三期间可预设为较大的60～100秒。于另一实施例中，检测方法200是用以监测高龄者，则第一期间可预设为60～90秒，而第二期间与第三期间可预设为较小的30～45秒。
接着，于步骤27处理(第三期间的)所述多个生理信息，以得到优化状态的(一笔)相应生理信息。在本实施例中，使用异常值去除(outlier)与移动平均法(moving average)来处理所述多个生理信息。在一实施例中，异常值去除可通过步骤26所接收的生理信息(例如心跳速率(HR)或呼吸速率(RR))的平均值与标准差，并依下式来执行。若生理信息Y未符合下式的范围，则予以去除。
其中，A代表生理信息，代表生理信息的平均值，X为预设容限(tolerance)值(例如0.5～1)。根据上式，容限值X愈大，则去除的异常值愈少；反之，容限值X愈小，则去除的异常值愈多。
在去除了异常值后，本实施例使用移动平均法依下式来处理剩下的生理信息。
其中Ft为预测值，亦即移动平均的结果MAn，代表n组生理信息的移动平均；n代表移动平均的次数，亦即生理信息的个数；At-i代表第t-i个生理信息的实际数值。
接着，根据本实施例的又一特征，于步骤28～31，检测第三期间的生理信息是否因待测者移动而无法正常的得到，据以决定优化的状态究竟是静止或移动，详细说明如下。
于步骤28，判断生理信息的值是否极小(为零或接近零或小于预设临界值)。如果步骤28的判断结果为肯定(表示第三期间的生理信息可能因待测者移动而无法正常的得到)，则进入步骤29，于预设第四期间当中，选择稳定的(多个)生理信息，其中预设第四期间异于预设第三期间。在本实施例中，预设第四期间(例如90秒)大于预设第三期间(60秒)。在本实施例中，稳定的生理信息是根据相应指标(其表示相应生理信息的信号稳定度)所选择的，因而选择得到信号稳定度高的生理信息。接着，进入步骤30，处理(第四期间的)所述多个稳定的生理信息。步骤30可使用类似步骤27的技术以处理生理信息，因此细节不再赘述。如果步骤28的判断结果为否定(表示第三期间的生理信息未受到待测者移动的影响)，则决定优化的状态为静止，接着进入步骤32，储存(优化)状态与相应的生理信息，例如储存于存储装置13。
于执行步骤30之后，进入步骤31，判断(优化)状态是否为静止，且生理信息的值是否极小(为零或接近零或小于预设临界值)。如果步骤31的判断结果为肯定(表示第三期间的生理信息因待测者移动而无法正常的得到)，则改决定优化的状态为移动；否则决定优化的状态为静止。接着，进入步骤32，储存(优化)状态与相应的生理信息，例如储存于存储装置13。
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请求保护的专利范围；凡其它未脱离本发明所揭示的精神下所完成的等效改变或修饰，均应包含在随述的权利要求的范围内。