本發(fā)明涉及智能穿戴設(shè)備，尤其涉及一種提升心率采集準確度的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、心率可作為反映人體健康狀況的一項重要指標。在過去，由于技術(shù)限制，只能通過專業(yè)的心電采集設(shè)備來獲取心率數(shù)據(jù)。隨著技術(shù)進步，如智能手環(huán)、智能手表等可穿戴設(shè)備，因其具有監(jiān)測心率的功能和良好的用戶體驗成為主流電子產(chǎn)品。如今市面上銷售的智能手表、手環(huán)產(chǎn)品，多數(shù)均具有ecg心電傳感器和ppg光電傳感器，通過不同的理論基礎(chǔ)測量心率，其分別是基于心電傳感器測量ecg心率和基于光電體積描記測量ppg心率。但是這兩者的準確度很大程度上受到個體心率、運動強度和心率變異性等多重因素的影響，使得相同儀器對于不同個體，或在不同場景下采集的心率數(shù)據(jù)差別很大。因此，如何全面利用數(shù)據(jù)并提高心率數(shù)據(jù)的可靠性，提升算法模型是關(guān)鍵之一。

2、目前，在心率采集準確性方面已經(jīng)積累了相關(guān)研究成果。如基于ecg與ppg聯(lián)合處理的算法，在ecg和ppg的協(xié)同下，能夠有效改善心率的檢測結(jié)果，如提高抗噪能力和心率檢測范圍。然而，現(xiàn)有技術(shù)沒有考慮個體之間心率差異和情境因素對心率采集準確度造成的影響，且心率估計中沒有考慮心率變異性(autonomic?nervous?system，ans)這一生理參數(shù)的影響。且其對于個體差異所引起的心率估計偏差效果欠佳，對于運動或不同強度動作產(chǎn)生的心率影響，并無充分考慮，造成心率采集的準確度偏低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種提升心率采集準確度的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以實現(xiàn)提升心率采集準確度。

2、第一方面，為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種提升心率采集準確度的方法，包括：

3、獲取心電圖信號和光電容積脈搏波信號；

4、根據(jù)所述光電容積脈搏波信號計算得到脈率，并通過心率變異性分析，得到心率變異性參數(shù)；

5、根據(jù)所述心電圖信號，計算得到心率；

6、根據(jù)所述心率變異性參數(shù)，通過線性判別分析算法，得到心率類別分類；

7、根據(jù)所述心率，通過心率模型，得到心率預(yù)測值；

8、根據(jù)所述心率預(yù)測值、所述心率類別分類、所述光電容積脈搏波信號和所述心率，通過誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到最終心率輸出值。

9、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述光電容積脈搏波信號計算得到脈率，并通過心率變異性分析，得到心率變異性參數(shù)，包括：

10、對所述光電容積脈搏波信號進行頻域濾波處理，得到濾波光電容積脈搏波信號；

11、通過以下公式計算得到脈率：

12、

13、其中，rbpm為脈率，trp根據(jù)所述濾波光電容積脈搏波信號中相鄰的兩個峰值的時間間隔；

14、根據(jù)所述濾波光電容積脈搏波信號，提取每個心跳周期的心跳波峰間隔；

15、所述心率變異性參數(shù)包括呼吸竇性心律不齊、相鄰心跳波峰間隔差值的均方根和正常心跳波峰間隔的標準差；

16、通過以下公式計算呼吸竇性心律不齊：

17、

18、其中，rsa為呼吸竇性心律不齊，fh為所述濾波光電容積脈搏波信號的高頻占比，fl為所述濾波光電容積脈搏波信號的低頻占比；

19、通過均方根公式計算相鄰心跳波峰間隔差值的均方根；

20、通過標準差公式計算正常心跳波峰間隔的標準差。

21、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述心率變異性參數(shù)，通過線性判別分析算法，得到心率類別分類，包括：

22、所述心率類別分類包括：安靜心率、活動心率和運動心率；

23、當所述心率變異性參數(shù)中的呼吸竇性心律不齊的值以及相鄰心跳波峰間隔差值的均方根高于預(yù)設(shè)閾值，且正常心跳波峰間隔的標準差小于預(yù)設(shè)閾值時，判定為運動心率；

24、當所述心率變異性參數(shù)中的呼吸竇性心律不齊的值以及相鄰心跳波峰間隔差值的均方根低于預(yù)設(shè)閾值，且正常心跳波峰間隔的標準差大于預(yù)設(shè)閾值時，判定為安靜心率。

25、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述心率，通過心率模型，得到心率預(yù)測值，包括：

26、所述心率模型公式為：

27、ppg＝c1·hr+c2·hr2-c3·hr3+c4·hr4-c5·hr5

28、其中hr為所述心率，ppg為預(yù)測心率，c1、c2、c3、c4和c5是設(shè)定系數(shù)；

29、其中，所述心率模型通過歷史大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，所述心率模型能夠根據(jù)輸入的心率得到心率預(yù)測值。

30、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述心率預(yù)測值、所述心率類別分類、所述光電容積脈搏波信號和所述心率，通過誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到最終心率輸出值，包括：

31、將所述心率預(yù)測值、所述心率類別分類、所述光電容積脈搏波信號和所述心率作為所述誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的神經(jīng)元；

32、通過所述誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測心率；

33、當所述心率類別分類為活動心率時，以所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測心率為最終心率輸出值。

34、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述心電圖信號，計算得到心率，包括：

35、對所述心電圖信號進行頻域濾波處理，得到濾波心電圖信號；

36、通過以下公式計算得到心率：

37、

38、其中，hr為心率，tr根據(jù)所述濾波心電圖信號中相鄰的兩個峰值的時間間隔。

39、優(yōu)選地，所述方法還包括：

40、當所述心率類別分類為安靜心率時，以所述心率預(yù)測值為最終心率輸出值。

41、第二方面，本發(fā)明提供了一種提升心率采集準確度的系統(tǒng)，包括：

42、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取心電圖信號和光電容積脈搏波信號；

43、心率參數(shù)模塊，用于根據(jù)所述光電容積脈搏波信號計算得到脈率，并通過心率變異性分析，得到心率變異性參數(shù)；

44、心率計算模塊，用于根據(jù)所述心電圖信號，計算得到心率；

45、心率分類模塊，用于根據(jù)所述心率變異性參數(shù)，通過線性判別分析算法，得到心率類別分類；

46、心率預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述心率，通過心率模型，得到心率預(yù)測值；

47、心率輸出模塊，用于根據(jù)所述心率預(yù)測值、所述心率類別分類、所述光電容積脈搏波信號和所述心率，通過誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到最終心率輸出值。

48、第三方面，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述中任意一項所述的提升心率采集準確度的方法。

49、第四方面，本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述中任意一項所述的提升心率采集準確度的方法。

50、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下有益效果：

51、本發(fā)明公開了一種提升心率采集準確度的方法，所述方法包括獲取心電圖信號和光電容積脈搏波信號；根據(jù)所述光電容積脈搏波信號計算得到脈率，并通過心率變異性分析，得到心率變異性參數(shù)；根據(jù)所述心電圖信號，計算得到心率；根據(jù)所述心率變異性參數(shù)，通過線性判別分析算法，得到心率類別分類；根據(jù)所述心率，通過心率模型，得到心率預(yù)測值；根據(jù)所述心率預(yù)測值、所述心率類別分類、所述光電容積脈搏波信號和所述心率，通過誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到最終心率輸出值。結(jié)合ecg和ppg兩種不同的信號采集方式，充分利用各自的優(yōu)勢。ecg提供高精度的心電信息，而ppg則適用于持續(xù)監(jiān)測。這種多模態(tài)融合可以更全面地反映用戶的心率狀況。同時通過個性化模型，能夠適應(yīng)不同用戶的生理特征，減少因個體差異導(dǎo)致的心率估計偏差。進一步的，利用lda算法對心率變異性參數(shù)進行分類，區(qū)分安靜、活動和運動三種狀態(tài)，從而在不同情境下采用不同的心率計算方法，提高數(shù)據(jù)的準確性。