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心率估计文献资料
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基于改进色度模型的非接触式心率检测与估计
成像式光电容积描记技术能够实现低成本、非接触的远程生理参数检测与估计.其中,基于色度模型的视频图像心率估计算法计算简单、效率高,且具有较强的抗运动干扰能力,但并未考虑实验中光照变化产生的信号干扰.针对该问题,提出一种基于改进色度模型的非接触心率估计算法,通过定义感兴趣(ROI)区域和背景区域的反射光模型,利用两种区域颜色通道信息的比值来消除光照干扰,从而得到消除光照干扰的色度模型,并进行脉搏波的提取与心率估计.对10名在校大学生采集到的人脸图像进行分析,发现该算法估计心率的相对误差为3.52％±2.53％,原始色度模型算法的相对误差为7.23％ ±2.82％,两者对比有显著性差异(P＜0.01).该算法能有效抑制光照变化所引起的干扰,使所提取脉搏波信号的信噪比平均提高1.52 dB,这对更精确地进行非接触式心率估计与脉搏波信号提取具有重要意义.
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应用基于数据融合的心率估计抑制监护仪错误报警
目的:研究重症监护病人基于心电和血压信号数据融合的心率估计算法,抑制监护仪的错误报警.方法:分别从心电和血压信号计算逐搏心率,通过分析信号特征得出反映信号质量好坏的信号质量指数,应用卡尔曼滤波方法分别对基于心电和血压分析得出的心率进行佳估计,用卡尔曼滤波的残差和信号质量指数作为权重系数进行心率数据融合.应用融合心率算法对美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库Ⅱ中记录的监护仪产生的2584次严重心动过缓和严重心动过速报警数据重新分析,以期抑制监护仪的错误报警.结果:本算法对2584次报警数据分析,对真实报警的正确识别率为99.64%,对错误报警的抑制率为70.66%.结论:基于数据融合的心率估计可有效抑制监护仪的错误报警,提高报警的准确率.
