劉 祎 歐陽健飛 閆勇剛
(天津大學(xué) 精密測試技術(shù)與儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072)
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基于iPPG的非接觸式心率測量方法研究*
劉 祎 歐陽健飛 閆勇剛
(天津大學(xué) 精密測試技術(shù)與儀器國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072)
心臟的搏動引起血管內(nèi)血液容量的脈動性變化,從而引起皮膚表面顏色發(fā)生不易被人眼觀察到的細(xì)微變化。本文提出了一種基于圖像光電容積脈搏波描記法(image Photoplethysmography, iPPG)的心率測量方法,使用普通攝像頭非接觸拍攝人的面部獲取彩色視頻,對其中的皮膚顏色變化進(jìn)行放大并從中提取出血液容積脈搏波,從而計算出心率。通過實(shí)驗(yàn)和統(tǒng)計分析驗(yàn)證該方法與臨床使用的脈搏血氧儀測量結(jié)果具有很好的一致性。由于該方法實(shí)現(xiàn)非接觸式測量,避免了直接皮膚接觸對被測者造成不適,且操作簡單、成本低,可以用于日常心率監(jiān)測和現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備的改進(jìn)。
生物光學(xué);iPPG;普通攝像頭;非接觸;血液容積脈搏波;心率
近幾年,罹患心血管疾病的人數(shù)不斷增多,年齡層次也越來越低。心腦血管病就像顆不定時炸彈,隨時都可能有致命的危險。有關(guān)資料顯示,猝死90%的原因與心血管有關(guān),其中心血管相關(guān)疾病、心肌梗塞占了大多數(shù)。心率是指心臟每分鐘跳動的次數(shù),是最基本的心血管參數(shù)之一。靜息心率的增快被確定為引發(fā)心血管疾病的一項(xiàng)獨(dú)立危險因素。大量臨床研究證實(shí),靜息心率偏快的人,發(fā)生各種心血管疾病的危險明顯增加,死亡率也高。及時準(zhǔn)確地監(jiān)測靜息心率的變化能夠有效預(yù)測心血管病,減少心梗、心臟猝死等的發(fā)病危險。
傳統(tǒng)的心率測量方法有心電圖法(Electrocardiogram,ECG),它需要被測者在身上粘貼電極或佩戴胸帶,對被測者造成一定的刺激和不適。光學(xué)方法是工程中非接觸測量常用的方法[1-2]。光電容積脈搏波描記法(Photoplethysmography,PPG)是一種使用光技術(shù)在活體組織中檢測血液容積變化的無創(chuàng)式檢測方法[3-4],主要被用于脈搏血氧儀。測量需要特定光源或紅外波長的光和接觸式的傳感探頭[5-7],雖然相比傳統(tǒng)的心率測方法舒適度有所提高,但是仍然是接觸式的測量,長時間測量仍會使被測者感到不適。最近研究者提出圖像光電容積脈搏波描記法(image Photo plethysmography,iPPG),它是一種利用遠(yuǎn)距離非接觸拍攝的視頻獲取PPG信號的方法。心臟收縮時,外圍血容量增大;反之,心臟舒張時,外圍血容量減小。由于血液比周圍組織對光的吸收能力強(qiáng),表面反射的光強(qiáng)度會隨著心臟跳動呈現(xiàn)脈動性的周期性變化。研究表明通過攝像頭探測人面部顏色變化可以獲得PPG信號[8-10]。
目前的研究都是將視頻中感興趣區(qū)域(Region of Interest, ROI)中像素的紅、綠、藍(lán)顏色通道值分別逐幀做空間平均,然后用ICA[11]、PCA[12]、cICA[13]等方法從中提取出PPG信號,但是這些方法都是基于統(tǒng)計的方法,需要的數(shù)據(jù)量大,不能用于瞬時測量,且計算復(fù)雜、穩(wěn)定性差。本文提出了一種利用局部空間濾波和時域?yàn)V波器將視頻感興趣區(qū)域顏色變化放大并從中提取出心率值的方法。首先對這一算法進(jìn)行描述,然后進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其與商用脈搏血氧儀測量結(jié)果的吻合性。
1.1 實(shí)驗(yàn)過程
用普通家用攝像頭(640×480,幀率為30幀/秒)拍攝240幀人臉視頻,并以M-JPEG AVI格式保存。拍攝在室內(nèi)進(jìn)行,光源為日常工作所需自然光,在拍攝過程中被測者面對攝像頭并避免有較大的運(yùn)動,然后對視頻進(jìn)行處理,處理過程使用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)。算法流程圖如圖1所示。
圖1 算法流程圖
為了避免圖像背景的影響,需要進(jìn)行人臉檢測,由于人臉基本保持不動同時為了減少計算量,只需對第一幀進(jìn)行人臉檢測,這里采用Viola-Jones檢測算法[14]和MATLAB自帶的訓(xùn)練好的人臉分類模型庫。由于眼睛的眨動會產(chǎn)生一定的干擾,只提取人臉下部的1/2部分作為感興趣區(qū)域(如圖2所示黑色框內(nèi)為感興趣區(qū)域),得到的視頻作為視頻顏色變化放大算法的原始輸入視頻。
圖2 感興趣區(qū)域提取
1.2 視頻顏色變化放大
受到歐拉視頻放大技術(shù)[15]的啟發(fā),我們從流體力學(xué)中連續(xù)介質(zhì)假設(shè)的角度出發(fā),把每個像素點(diǎn)顏色值看做是時間的連續(xù)函數(shù),對各像素點(diǎn)顏色值的時間序列進(jìn)行帶通濾波并放大。
如圖3流程圖所示,由于存在攝像頭傳感器噪聲和量化噪聲,微小的顏色變化可能被淹沒,為了提高信噪比,在時域?yàn)V波之前對每幀圖像進(jìn)行低通濾波,這里,我們采用4層高斯模糊并進(jìn)行降采樣以減少計算量,時域?yàn)V波采用通帶頻率為1~8/6Hz(心率為60~80次/min)的理想帶通濾波器,放大倍數(shù)a =50,算法流程圖如圖3所示。
圖3 視頻放大算法流程圖
1.3 血液容積脈搏波提取
為了得到皮膚區(qū)域的脈搏波,我們在YCbCr彩色空間內(nèi)設(shè)定閾值對1.2處理得到的視頻逐幀進(jìn)行皮膚區(qū)域檢測[16]:
Y>80,77 (1) 式中,Y為亮度分量;Cb為藍(lán)色色度分量;Cr指紅色色度分量。 分離出人臉皮膚區(qū)域的YIQ通道,并按照式(2)對Y通道做空間像素平均,得到的信號xk(k=1,2,3…)即為提取的血液容積脈搏波BVP(Blood Volume Pulse)。 (2) 式中,xk為第K幀的有效值;xki為第K幀人臉皮膚區(qū)域的第i個像素點(diǎn)的值;m為第K幀人臉皮膚區(qū)域包含像素點(diǎn)的個數(shù)。 1.4 心率計算 用快速傅里葉變換對BVP進(jìn)行能量譜分析,能量最高點(diǎn)對應(yīng)的頻率即為心跳頻率f,心率可由式(3)計算得到。 HR=f×60 (3) 圖4(a)為不進(jìn)行人臉定位和皮膚檢測,直接對攝像頭采集的原始視頻進(jìn)行顏色變化放大,像素匯集得到的Y通道血液容積脈搏波。按照上述方法得到的血液容積脈搏波如圖4(b)所示,顯然,對比可知,雖然由于皮膚檢測模塊的加入引入了一些噪聲,但是這些噪聲易于被濾除,且得到的脈搏波中脈搏成分更加明顯,因此使用本文方法更有利于心率的準(zhǔn)確提取。 脈搏波的能量譜圖如圖(5)所示,峰值點(diǎn)對應(yīng)的頻率f=1.255Hz,由式(3)計算得到心率HR≈75次/min。 圖4 血液容積脈搏波 圖5 血液容積脈搏波能量譜圖 為了驗(yàn)證該算法的準(zhǔn)確性,進(jìn)行50組重復(fù)試驗(yàn),在用本文方法拍攝視頻的同時用商用脈搏血氧儀測量心率,選取較穩(wěn)定的值作為血氧儀測量結(jié)果。使用Bland-Altman對最后得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,得到95%的置信區(qū)間為[-2.8489,2.8889],如圖6所示。因此可以認(rèn)為本文方法和商用血氧儀測量結(jié)果具有很高的吻合度。 圖6 Bland-Altman分析兩種方法的吻合度 本文方法可以實(shí)現(xiàn)用普通攝像頭測量心率,無創(chuàng)、非接觸,避免了傳統(tǒng)測量方法給被測者帶來的不適,且操作方便、成本低,可以用于日常心率的監(jiān)測,有利于心血管病的預(yù)防,早發(fā)現(xiàn)、早治療,防止病情的惡化,對現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備的改進(jìn)具有一定的意義,在當(dāng)前個人電腦,攝像頭等設(shè)備廣泛普及的數(shù)字時代具有有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)性和應(yīng)用前景。 [1] 段振云,張思佳,趙文輝.基于機(jī)器視覺的齒輪齒廓偏差測量[J].計量技術(shù),2014(6) [2] 周紅鋒,宮愛玲.基于激光三角法反射式光路設(shè)計的小角度測量[J].計量技術(shù),2014(6) [3] Allen J.Photoplethysmography and its application in clinical physiological measure-ment[J].Physiological Measurement,2007:1-39 [4] 趙飛帆,方路平,陳仕驍.基于人臉視頻測量脈搏方法的初步研究[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2012,29(5):876-879 [5] 馬俊領(lǐng),王成,李章俊,趙宏垚.基于PPG的心率和呼吸頻率的測量研究[J].光學(xué)技術(shù),2011,37(3):309-312 [6] 羅志昌,張松,楊益民,李雯旭.光電容積脈搏波描記法原理及其在臨床上的應(yīng)用[J].世界醫(yī)療器械,2000,6(9):41-47 [7] 聶冬,崔萌,朱貽盛,牛金海.無創(chuàng)光電容積脈搏波檢測分析系統(tǒng)[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程,2012,31(1):77-80 [8] Verkruysse W, Svaasand L O, Nelson J S. Remote plethysmographic imaging using ambient light [J]. Opt. Express, 2008, 16(26):21434-21445 [9] Wieringa F P, Mastik F, and Van der Steen A F W. Contactless multiple wavelength photoplethysmographic imaging: a first step toward “spo2 camera” technology[J]. Annals of biomedical engineering, 2005,33(8):1034-1041 [10] Hu Sijung, Zheng Jia, Chouliaras Vassilios, Summers Ron. Feasibility of imaging Photo-plethysmography[C]. BioMedical Engineering and Informatics, 2008, 2: 72-75 [11] Poh M Z, McDuff D J, Picard R W, Advancements in noncontact, multiparameter physiological measurements using a webcam [J] , IEEE Trans. Biomed. Eng, 2011, 58(1):0018-9294 [12] Lewandowska M,Ruminski J,Nowak J.Measuring pulse rate with a webcam-A non-contact method for evaluating cardiac activity[C].Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems,Szczecin,2011:405-410 [13] Tsouri G R, Kyal S, Dianat S, Mestha L K. Constrained independent component analysis approach to nonobstrusive pulse rate measurements[J].Journal of Biomedical Optics, 2012, 17(7):077011 [14] Viola, Paul A and Jones, Michael J. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features [C]. 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001,1:511-518 [15] Wu H Y, Rubinstein M, Shih E, Guttag J, et al. Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world[C]. ACM Trans. Graph (Proceedings SIGGRAPH2012), 2012, 31(4) [16] Mahmoud T M. A new fast skin color detection technique [J].World Academy of Science, Engineering and Technology , 2008, 19: 498-502 國家自然科學(xué)基金(NSFC 61178040) 10.3969/j.issn.1000-0771.2015.4.012 結(jié)果
3 統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析
4 結(jié)束語