一个新的计算信号处理框架,用于采用子可穿戴设备进行多式联络式生命体征提取

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 可穿戴技术可穿戴技术
• 生理监测 生理监测

背景情况:

• 脉率 (PR) 和呼吸率 (RR) 是关键的生命体征.
• 可穿戴设备提供了方便的监控解决方案.
• 子是不引人注目的生理感应的潜在位置.

研究的目的:

• 开发和验证一种方法来估计PR和RR,使用基于部的光斑血学 (PPG) 和加速度计 (Acc).
• 评估使用子作为生命体征多模式传感位置的可行性.
• 为了提高可穿戴传感器对生命体征估计的准确性和稳定性.

主要方法:

• 利用基于递归的快速里叶变换 (FFT) 的支配分数和指数加权移动平均 (EWMA) 的组合来处理信号.
• 从健康参与者进行指导呼吸和通过高度发生器记录了PPG和Acc信号.
• 计算的速率估计为带,以纳入临床误差幅度.

主要成果:

• 与黄金标准设备相比,实现了脉冲率估计的高精度 (在±5 BPM内的%).
• 与视觉计量仪相比,呼吸速率估计的准确性很好 ($$ %在±3BrPM范围内) 和 ($$ %与金标准设备相比).
• 这种方法即使在来自部的信号上也被证明是有效的,这是一个不寻常的感应位置.

结论:

• 提出的基于部的PPG和Acc方法提供了可接受的PR和RR估计能力.
• 这种方法为开发用于生命体征监测的医疗设备提供了新的见解.
• 凸显了子作为多模式生理监测场所的潜力.