精华内容
下载资源
问答
  • 现在,设计者可以通过更简单的方法在移动式、电池供电健康监测应用中实现光电容积图(PPG)心电图(ECG)测量。Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM) 宣布推出生物传感器模块MAX86150,由LED、光电探测器...
  • 可以绘制心电图的PPG和ECG,有什么不同PPG简单说就是采用光的反射测量,血液中的血红蛋白的浓度会随着脉搏的跳动发生变化,光通过皮肤穿过血液时,不断变化的血容量对光的吸收量相应的在不停变化,通过这种变化提取...

    PPG简单说就是采用光的反射测量,血液中的血红蛋白的浓度会随着脉搏的跳动发生变化,光通过皮肤穿过血液时,不断变化的血容量对光的吸收量相应的在不停变化,通过这种变化提取心率值。由于环境或运动等因素的干扰,光信号的灵敏度会降低,导致结果不准。

    ECG是通过获取体表的生物电来进行测量,这些生物电产生的一些了的电位改变被记录下来形成心电图;由于各种心脏疾病,几乎都和心脏的生物电活动相关,因此,心电图反映出心血管病人的许多病变信息。

    目前带有ECG心电监测的设备,价格都普遍偏高,因为使用这种功能的芯片屈指可数,不过BAC201心电芯片的价格要低很多,而且在性能上也非常棒,体积仅330.75mm,能够精准的检测从微伏级至毫伏级的微弱心电信号,还集成了金属探片脱落的检测功能。而且能够适用于医疗级、消费级、干电级、湿电极多应用场景。相信不久深圳帝芯科技的BAC201芯片,会被越来越多的厂商采用,到时候可穿戴设备的价格也会越来越低。

    展开全文
  • 活动感知脉率算法项目 该项目包含2个主要部分: ... PPG传感器发出的(通常为绿色)光被这些毛细血管中的红血球吸收,光电探测器将看到反射光的下降。 当血液返回心脏时,腕部中的红细胞吸收的光线就会减少,光电探
  • 将任何包含PPGECG信号的.mat文件加载到该软件中。 该软件允许在用户友好的GUI中进行过滤,去趋势,重采样,峰值/基准点检测PRV / HRV分析。 一旦进行了分析,可以将生成的图形全部导出到一个文件夹中,从而使...
  • 现在有两个笔记本,说明如何分析来自智能手表智能环的ppg信号。 增加了对色盲的支持,请参阅 安装 python setup.py install 另外,我们也在PIP上: python -m pip install heartpy 而已! 请注意,Github始终...
  • PPG重建ECG心电图的初步研究

    千次阅读 2019-11-07 16:26:18
    PPG重建ECG心电图的初步研究 ECG Reconstruction via PPG: A Pilot Study Apr.2019 摘要: 本文研究了心电图(ECG)与光体积描记图(PPG)信号之间的关系,通过PPG信号推断出ECG的波形。(即PPG->ECG),为了解决...

    从PPG重建ECG心电图的初步研究

    ECG Reconstruction via PPG: A Pilot Study Apr.2019

    摘要:
    本文研究了心电图(ECG)与光体积描记图(PPG)信号之间的关系,通过PPG信号推断出ECG的波形。(即PPG->ECG),为了解决这个逆问题,提出了一种变换,PPG周期要对应于相应的ECG周期,映射每个的离散余弦变换(DCT)系数。得到DCT系数反变换为重建的ECG波形。提出的方法在各数据集中(各年龄和体重)平均相关系数效果达到了98%的高精准度。

    - 引言:

    ECG在临床中是重要工具[1],但接触式的电极才能提供质量良好的信号,会引起皮肤刺激,长时间会产生不适感,这样就限制了设备的长期使用。PPG[2]设备更容易方便,也更经济。现在PPG在诊所和医院中几乎无所不在的应用在手指、脚趾以及血氧仪,还有消费级穿戴设备也越来越受欢迎。PPG设备提供连续、长期监测,不会引起皮肤刺激。
    PPG和ECG在本质上是相关的,左心室心肌活动影响血容量变化,这些又是源于窦房结(SA)的电信号控制的。PPG波形序列,振幅以及形状,包含了心脏和相关信息,这些信息被应用于测量心率、心率变异性、呼吸率[3]、血氧饱和度[4]、血压[5],还可以评估血管功能[6][7]。因为PPG设备可以一直佩戴在身上,所以我们想着能不能从ECG-PPG相关性中从PPG推断/重建ECG,若成功,就能提供低成本的ECG筛查以进行连续和长期监测,并利用丰富的临床ECG经验加上PPG的简单易用,双赢!
    现有的PPG-ECG重建的相关文章[8],作者训练了几个分类器来推断RR,PR,QRS和QT间隔参数的量化级别,分别来自PPG选定的时域和频域。即使在医院数据集上产生90%的精度,但仅限于推断在之前采集的ECG参数上。我们通过用PPG信号学习两个序列相关的模型,来估算ECG信号。首先,我们预处理ECG和PPG信号对以获得时间对齐和标准化的信号集,再把信号分割成成对的周期,训练一个线性变换,对应PPG周期的DCT系数,与ECG周期对应,(We then segment the signals into pairs of cycles and train a linear transform that maps the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the PPG cycle to those of the corresponding ECG cycle. 这句话在这…)ECG波形通过逆DCT获得。这项工作意义有三个:1、从处理的数据库结果表明,我们提出的系统可以准确重建心电图信号;2、这是第一次提出PPG->ECG重建,它可能会打开一个新的心脏医学从业者、可穿戴技术专家和数据科学家的方向,以利用丰富的临床知识心电图知识并传递理解以建立心电图PPG和可穿戴设备数据的知识库;3、该技术可以实现更人性化,低成本,连续和长期的心脏监护,从而支持并促进公共健康,特别是对于那些患有心脏病有特殊需求的人。
    处理流程

    1. 方法:

    A:预处理:周期分割
    预处理ECG和PPG信号的目的是获得时间对齐和标准化的信号对,以便两个波形的关键时间特征均已同步。预处理的步骤如下,包括数据对齐,信号去趋势,周期分段,时间缩放,归一化。

    (a)数据对齐
    信号对的对其错误会对实验有影响,我们执行两级信号对准。先估算峰值在周期中的信号延迟,因为这是在周期中最明显的特征。然后,根据身体构造上的物理联系将信号间对齐。考虑PPG和ECG的同时性(一起检测),用在这里插入图片描述分别表示两个信号。将PPG第i个收缩期的峰值(?)用在这里插入图片描述,ECG的R峰用在这里插入图片描述表示。时延在这里插入图片描述在这里插入图片描述中选择,其中搜索半径K=5,因为我们期望周期时延越小越好。我们首先对齐在这里插入图片描述在这里插入图片描述,对齐的坐标分别是在这里插入图片描述,然后估计周期时延在这里插入图片描述,N是循环次数,奇怪的1是指标函数(?),通过移动PPG信号对齐ECG信号,使PPG的收缩峰和ECG的R峰对齐。Next, we align the signal to the sample level according to the R peak of the ECG and the onset point of PPG in the same cycle (namely, the local minimum point before the systolic peak), considering that the R peak corresponds approximately to the opening of the aortic valve, and the onset point of PPG indicates the arrival of the pulse wave [2]. 接下来,我们根据心电图的R峰与PPG的起点相同周期(即收缩压之前的局部最小值)R峰大约对应于到主动脉瓣的开口,以及PPG表示脉搏波的到达[2]。 通过这种方式,我们消除了脉冲的传播时间并对齐了信号。
    请注意,我们的信号模型假设PPG和ECG周期被准确地估计。 在实践中,信号周期很可能存在信号伪影而估计不正确或有病理障碍。
    (b)去趋势
    两个信号的非平稳趋势会对分析造成干扰。可以估算出这种慢趋势然后从原始信号中减去。 假定趋势是x和y的未知的平滑曲线,每个点的都有累积凸度,但很小,即在这里插入图片描述
    其中x是原始信号,xˆtrend是x的估计趋势,λ是控制平滑度的正则化参数,D2∈RT×T是一个Toeplitz矩阵,充当二阶差分运算符。 方程的解是在这里插入图片描述其中I是单位矩阵,因此,去趋势后的信号是在这里插入图片描述,y是一样的操作。
    (c)分割与归一化:
    在信号对齐和去趋势后,我们将信号分割去趋势后的x,y为每个周期为后续阶段做准备。在我们的实验中介绍以下两种循环分割方案:
    •SR:根据以下点对信号进行分段:认定R峰的左侧周期长度1/3。we segment the signal according to the points which are 1/3 of the cycle length to the left of the R peaks of the ECG signal. 我们称这个方案SR可以大致捕获窦性心律的标准形状。
    •R2R:根据ECG信号的R峰的位置分割信号,可减轻QRS复合波中的重构误差。
    分割后,我们通过线性插值使其长度为L缩放周期样本,以便减轻心率变化的影响。 然后我们通过减去均值并除以标准差(归一化)。 归一化的PPG和ECG循环样本为在这里插入图片描述
    B:线性变化->DCT系数
    DCT在文献中已显示出可以良好的压缩和表示PPG和ECG的性能[9]。在这项研究中,我们使用DCT系数来紧凑代表ECG和PPG信号。 在训练时,我们建立线性变换以建模PPG和ECG周期的DCT系数之间的关系。然后使用经过训练的矩阵以重建训练时用的ECG波形。具体来说,我们首先对Cx和Cy做DCT产生在这里插入图片描述。 然后是第一个X,Y的DCT系数Lx,Ly 表示相应的波形,因为根据我们的观察,信号能量主要集中在较低的频率分量。 我们将它们记为在这里插入图片描述 我们接下来分开将X〜和Y〜分为训练集和测试集Xtrain∈R(Ntrain×Lx),Ytrain∈R(Ntrain×Ly)和Xtest∈R(Ntest×Lx),Ytest∈R(Ntest×Ly),其中Ntrain + Ntest =N。
    在训练时,从PPG到ECG变换的线性矩阵时通过岭回归ridge regression(改进最小二乘法)在这里插入图片描述,双杠表示矩阵的范数,γ> 0是一个复杂度参数,它控制f朝零的收缩度。 惩罚项f平方的作用是减小预测的方差,避免过度拟合[10]。接出来就是在这里插入图片描述其中I是单位矩阵。
    在测试阶段,我们应用Xtest训练阶段训练的最佳线性变换f *,并估算心电图周期的对应的DCT系数。用在这里插入图片描述为了重构ECG,首先我们通过增加0,把在这里插入图片描述变为与L相同的维度,转化为在这里插入图片描述然后,我们将逆DCT应用于在这里插入图片描述的逐行测试和连接结果时间矩阵获得重建的ECG信号在这里插入图片描述

    2. 实验结果:

    我们使用Capnobase TBME-RR [3]来评估系统的性能。 数据集包含PPG的42个八分钟会议和29个儿科手术和13个成人的心电图测量1,以300 Hz采样。每个会话对应一个独特的主题。 PPG信号是在受试者的通过脉搏血氧仪的指尖。我们首先根据人类标签修剪信号工件段并使用第II-A节介绍的方法获得信号对齐和标准化的信号周期对,处理成对的ECG和PPG。我们设置L = 300,Ly = 100,作为大多数诊断信息,心电图低于100 Hz [1]。我们凭经验设定λ= 500,γ= 10,因为它们提供了最佳的正则化结果。为了测试的一致性系统,我们选择每个会话的前80%作为训练集,其余用于测试。在这项研究中,我们评估该系统以主题相关的方式,这意味着线性变换f ∗在每个主题都是独立训练的。(In this study, we evaluate
    the system in a subject-dependent fashion, which means that the linear transform f
    ∗ is trained and tested individually in each session.)
    (那是不是就是要兑换数据集,还要同时测到PPG和ECG?)我们使用以下两个指标进行评估测试集中的系统性能:均方根误差,皮尔逊相关系数在这里插入图片描述
    利用SR和R2R对DCT的点数进行评估:
    在这里插入图片描述

    Lx = 12因此对我们有利,因为系统具有可比的性能,大于12后应该会过拟合。

    In Fig. 5, we plot the rRMSE and ρ of each session with respect to subjects’ age and weight respectively in two 3-D plots. We then fifitted a linear model with an interaction term
    for each combination according to the least squares criterion. An F-test is performed to test whether subjects’ profifile, i.e., age and weight, can signifificantly affect the performance of the algorithm in each metric. F-tests results of high p-values shown in Fig. 5 reveal that the performance of the algorithm is not dependent on age and weight.

    在这里插入图片描述
    重构结果:
    在这里插入图片描述
    (完美!)

    讨论:
    本文提出了一种基于学习的重构方法PPG的ECG信号。 该算法已成功以主题相关的方式进行评估在广泛采用的数据库上。我们交叉验证系统超参数,并证明算法的准确性和一致性。 作为一项初步研究,工作证明了通过信号处理和学习在每个设计步骤中都合理的系统,我们能够通过利用两者关系精确地重建ECG信号。

    展开全文
  • bp_features_extraction 对同步采集的三个信号:PPGECG、BP进行特征提取的matlab程序
  • 超详细分析如何用python处理ECG&PPG数据

    千次阅读 多人点赞 2020-03-20 15:23:24
    这篇博文主要和大家分享一下如何使用python处理ECG和PPG的数据,从而使用PPG和ECG的数据进行血压的推测。 首先普及一下ECG和PPG,首先ECG 心电图(electrocardiogram)心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继...

    这篇博文主要和大家分享一下如何使用python处理ECG和PPG的数据,从而使用PPG和ECG的数据进行血压的推测。
    首先普及一下ECG和PPG,首先ECG 心电图(electrocardiogram)心脏在每个心动周期中,由起搏点、心房、心室相继兴奋,伴随着生物电的变化,通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形。PPG(photoplethysmograph)是利用光电容积描记(PPG)技术进行人体运动心率的检测是红外无损检测技术在生物医学中的一个应用.它利用光电传感器,检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度的不同,描记出血管容积在心动周期内的变化,从得到的脉搏波形中计算出心率。
    我们这里数据是一组采样频率为250Hz的采样点数据,我们首先看ECG的数据,我们首先读取ECG的数据观察一下:

    # ECG 数据处理
    ecg_data = []
    with open('../Desktop/ECG.txt') as ecg_file:
        lines = ecg_file.readlines()
    for line in lines:
        ecg_data.append(int(line))    
    sample_rate = 250              #采样频率,每秒250个样本
    x = ecg_data
    sample_count = 6136        #采样数
    t = np.linspace(0,sample_count/sample_rate,sample_count)
    # 作图
    plt.figure(figsize=(20,10))
    ax0 = plt.subplot(211)
    #画时域信号
    #ax0.set_xlim([0, 5])
    ECG_line = ax0.plot(t, x, label='ECG')
    ax0.set_xlabel("Time(s)")
    ax0.set_ylabel("Amp(μV)")
    plt.show()
    

    可以得到ECG的图像如下所示:
    ECG原始图像
    可以看到原始的ECG数据比较杂乱,也很不稳定,上下波动也很大,首先我们想到的是将这个振动的波形拉到水平线上,所以我们需要找到这个原始数据波形的包络线,然后将原始数据减去这个包络线,就可以将这个波形拉成水平。我们这里使用低通滤波器将原始数据进行滤波就可以得到包络线,滤波器的参数需要自行调整:

    b, a = signal.butter(8, 0.01, 'lowpass')   #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
    ecg_outline_data = signal.filtfilt(b, a, ecg_data)  #data为要过滤的信号
    

    得到的原始数据包络线如下所示:
    ECG包络线
    然后我们就可以将原始数据拉平和均值归零,代码如下:

    ecg_norm_data = ecg_data - ecg_outline_data
    avg = sum(ecg_data)/len(ecg_data)
    for i in range(len(ecg_data)):
        ecg_data[i] = ecg_data[i] - avg
    

    然后我们就可以得到拉平之后的数据:
    ECG归零数据
    可以从图中看出,整个波形含有大量的高频噪声,我们需要过滤掉高频信号,这里我们使用低通滤波器进行去噪处理:

    b, a = signal.butter(8, 0.18, 'lowpass')   #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
    ecg_filt_data = signal.filtfilt(b, a, ecg_norm_data)#为要过滤的信号
    

    然后我们可以得到滤波之后的图像:
    ECG滤波
    我们如果想计算ECG的心率,首先我们将滤波之后的时域数据进行傅里叶变换得到频域的数据:

    xFFT = np.abs(np.fft.rfft(x)/sample_count)  #快速傅里叶变换
    xFreqs = np.linspace(0, sample_rate//2, sample_count//2+1) * 60
    

    然后我们看看ECG的频域图像:
    ECG频域
    从上图频域的图像可以看到,ECG的波形含有大量的低频噪声成分,很难看到主要的频率成分。所以我们再来看看PPG的数据:
    PPG&ECG
    同样的,我们将两组滤波之后的数据放在一起,绿色的是PPG的处理之后的数据,蓝色的是ECG的处理之后的数据,可以从图中发现前面和后面两端的数据并不是很稳定,那么我们就取中间稳定的部分,15-20秒的波形是比较稳定的,我们放大来看看:
    放大波形
    我们再来看看PPG做傅里叶变换之后的频域图像:
    PPG频域图像
    这张图就很明显地显示PPG的频率主要的成分在75Hz靠右边一点,那么,我们可以计算得到这组波形的频率:

    print(int(xFreqs[np.argmax(xFFT, axis=0)]))   
    

    答案是78,那么就可以认为这组波形的心率F是78Hz,周期T就是1/78s。接下来是求解相位,我们来看一下标准的PPG数据图像,我在网上找到的:
    PPG波形
    图中可以看出PPG数据有两个波谷,分别叫Systolic Peak和Diastolic Peak,再来看我们的PPG数据,对应到我们的PPG数据中:
    PPG
    所谓的相位就是ECG数据的波峰和紧跟着的PPG的Systolic Peak之间的时间间隔,在图中可以表示成:
    phase
    图中两条虚线所对应的时间差就是相位,我们如何去求这个相位呢?首先波峰就是一个周期内最高的点,波谷是一个周期内最低的点,但是因为波形有上下波动,我们还需要在求解之后进行一个校验的处理:

    frequency = 78
    T = 60 / frequency
    sample_num = int(T * sample_rate)
    print(sample_num)
    length = 10*sample//sample_num
    ecg_cut_data = ecg_filter_data[10*sample_rate:20*sample_rate]
    ecg_peak = []
    for i in range(length):
        peak = np.argmax(ecg_cut_data[i*sample_num:(i+1)*sample_num], axis=0) / sample_rate + i*sample_num/sample_rate + 10
        ecg_peak.append(peak)
    # 检验
    for i in range(length-1):
        if ecg_peak[i+1] - ecg_peak[i] < T * 0.7:
            ecg_peak[i+1] = ecg_peak[i] + T
    print(ecg_peak)
    
    ppg_cut_data = ppg_filter_data[10*sample_rate:20*sample_rate]
    ppg_peak = []
    for i in range(length):
        peak = np.argmax(ppg_cut_data[i*sample_num:(i+1)*sample_num], axis=0) / sample_rate+ i*sample_num/sample_rate + 10
        ppg_peak.append(peak)
    # 检验
    for i in range(length-1):
        if ppg_peak[i+1] - ppg_peak[i] < T * 0.7:
            ppg_peak[i+1] = ppg_peak[i] + T
    print(ppg_peak)
    

    得到的结果:

    ecg_peak = [10.244, 10.972, 11.748, 12.532, 13.308, 14.052, 14.84, 15.632000000000001, 16.387999999999998, 17.144, 17.92, 18.704, 19.448]
    ppg_peak = [10.356, 11.136, 11.868, 12.64, 13.436, 14.187999999999999, 15.2, 15.96923076923077, 16.532, 17.292, 18.024, 18.808, 19.588]
    

    我们来计算十个稳定周期的相位求平均,就是最终的相位值。因为是ECG的波先来,所以我们要做一个判断:

    total_diff = 0
    count = 0
    if ecg_peak[0] <= ppg_peak[0]:
        for i in range(min(len(ecg_peak), len(ppg_peak))):
            total_diff += ppg_peak[i] - ecg_peak[i]
            count += 1
    elif ecg_peak[0] > ppg_peak[0]:
        for i in range(min(len(ecg_peak), len(ppg_peak)-1)):
            total_diff += ppg_peak[i+1] - ecg_peak[i]
            count += 1
    avg_phase = total_diff/count
    print('相位: ', avg_phase)
    

    这里得到的相位差是:0.1619408284023671s。然后我们可以通过专业医疗器械进行血压测量,我们就能够调整频率和相位的权重,可以多测量一些然后求平均值。这篇博文主要是像大家分享一下PPG/ECG数据处理的流程,希望能够给大家一些帮助,谢谢。

    展开全文
  • 传统的医疗设备中,监测心跳速率心脏活动是经由测量电生理讯号与心电图 (ECG) 来完成的,需要将电极连接到身体来量测心脏组织中所引发电气活动的信号。此外,随着心跳会有一压力波通过血管进行传递,这个波会稍微...
  • MAX86150将ECG和SPO2集成在单个芯片上,为计算脉搏传播时间和间接血压提供了新的机会。
  • ecg心率和ppg心率区别Artifact removal is probably the most important and (unfortunately) most overlooked step of the signal processing pipeline required to compute HRV features一个rtifact去除可能是最...

    ecg心率和ppg心率区别

    Artifact removal is probably the most important and (unfortunately) most overlooked step of the signal processing pipeline required to compute HRV features

    一个rtifact去除可能是最重要的,(可惜)最容易被忽视需要计算HRV功能的信号处理管道的步骤

    While all beat to beat data should go through artifact removal (even when collected with ECG or chest straps, as ectopic beats would still be present under these circumstances, see an example here), the issue becomes particularly important for PPG measurements, as they are more prone to noise (which means that it’s easier to mess up the signal, just by moving)

    尽管所有心跳数据都应通过伪影去除(即使使用心电图或胸带收集,因为在这种情况下仍会出现异位心跳,请参见此处的示例),但对于PPG测量而言,这个问题变得尤为重要更容易产生噪声(这意味着仅通过移动就更容易弄乱信号)

    The issue of artifact removal is particularly important for HRV analysis. In particular, even a single artifact over a 5 minutes window, can have very large consequences in terms of the derived HRV features (we’ll see an example in a minute). Camera-based apps, watches, rings, wristbands, are all affected by these issues as soon as you move

    去除伪影的问题对于HRV分析尤其重要。 特别是,即使在5分钟的窗口内只有一个工件,也可能在派生的HRV功能方面产生非常大的后果(我们将在稍后看到一个示例)。 一旦您移动,基于相机的应用程序,手表,戒指,腕带都会受到这些问题的影响

    Thus, if our goal is to correctly compute HRV features in healthy individuals (i.e. individuals without cardiac issues), we need to do our best to clean the beat to beat intervals from any artifacts, regardless of their origin (actual ectopic beats, or issues because the user was moving)

    因此,如果我们的目标是正确计算健康个体(即无心脏问题的个体)的HRV特征,则我们需要尽力清除节拍以消除任何伪影的间隔,无论其来源如何(实际异位搏动或问题)因为用户在移动)

    Image for post

    问题有多严重? (How bad is the problem?)

    Really bad

    特别糟糕

    This is why 99% of smartwatches on the market do not even bother with HRV analysis and target only heart rate estimation, which still doesn’t really work consistently when exercising (if you are serious about your exercise heart rate, please get a chest strap)

    这就是为什么市场上99%的智能手表都不会为心率变异性分析而烦恼,而只针对心率估算,这在运动时仍然无法始终如一地工作(如果您对运动心率很认真,请系好胸带)

    The few devices that do go through the trouble of doing HRV analysis, normally do so while you sleep (e.g. an Oura ring or Fitbit), or using a specific sensing modality (e.g. the Scosche Rhythm24 HRV mode or the Apple Watch using the Breathe app). This choice makes a lot of sense as if you are sleeping or doing a breathing exercise, you are not moving that much.

    很少有遇到HRV分析麻烦的设备,通常会在您睡觉时(例如,Oura环或Fitbit)或使用特定的感应方式(例如,Scosche Rhythm24 HRV模式或使用“呼吸”应用程序的Apple Watch)进行)。 这种选择很有意义,就好像您正在睡觉或进行呼吸运动时,您并没有动那么多。

    Additionally, given the limited utility of HRV analysis during exercise, as long as you are able to collect high-quality data at rest or during the night, you are good to go (you can learn more about heart rate variability and when to measure, in our guide here).

    此外,鉴于运动期间HRV分析的作用有限,只要您能够在休息或夜间收集高质量的数据,就可以继续进行(您可以了解有关心率变异性以及何时进行测量的更多信息,我们的导游在这里)。

    For phone or camera-based measurements, similar to the ones we use in HRV4Training or HRV4Biofeedback, issues are typically caused by finger movement, as the apps are used while at rest, and therefore there is no body movement

    对于基于电话或摄像头的测量,类似于我们在HRV4TrainingHRV4Biofeedback中使用的测量,问题通常是由手指移动引起的,因为应用程序在静止时使用,因此没有身体移动

    Let’s look at one example:

    让我们看一个例子:

    Image for post

    Above we have one minute of PPG data, including detected peaks. In general, the data shown here is good quality, however, there are some clear artifacts (e.g. in the second row, causing a spike and abnormal gap between beats)

    上方有一分钟的PPG数据,包括检测到的峰。 通常,此处显示的数据质量很好,但是存在一些明显的伪影(例如,在第二行中,导致峰值和拍子之间的异常间隙)

    During this test ECG data was collected simultaneously, used to extract reference RR intervals, and compute rMSSD, which was 163ms. If we use the PPG data and detected peaks we have here to compute rMSSD, we get 229ms (which is a large difference for this metric, repeated measures are in the 5–15ms difference range).

    在此测试期间,同时收集ECG数据,用于提取参考RR间隔并计算163ms的rMSSD。 如果我们使用PPG数据和检测到的峰值来计算rMSSD ,我们将获得229ms (对于该指标而言,这是一个很大的差异,重复测量的差异在5-15ms范围内)。

    The few artifacts present have a large effect on our output metric, and therefore we need to address the issue or the data collected will be rather useless. Note that this problem normally does not affect resting heart rate (60 beats over a minute are still 60 beats even if a couple of them are out of place, hence this is key only in the context of HRV analysis normally)

    当前出现的少量工件对我们的输出指标有很大的影响,因此我们需要解决这个问题,否则收集的数据将非常无用。 请注意,此问题通常不会影响静息心率(即使其中几个位置不正确,一分钟内60次心跳仍然是60次心跳,因此,这仅在正常HRV分析的情况下才是关键)

    Image for post

    三个步骤中的基本工件清除 (Basic artifact removal in three steps)

    There are many different methods that can be used to remove artifacts. Something that I found to be effective when looking at data over a broad range of HRV values and PPG-related issues, is the following:

    有许多不同的方法可用于删除工件。 在查看有关广泛的HRV值和PPG相关问题的数据时,我发现有效的方法如下:

    1. Remove extreme values (range filter, typically anything that does not result in an instantaneous heart rate between 20 and 200+ bpm, depending on the application, e.g. resting physiology or exercise)

      删除极限值(范围过滤器,通常根据20到200+ bpm的瞬时心率而定,这取决于应用程序,例如休息生理或运动)

    2. Remove beat to beat abnormalities. This means removing beat to beat differences that for example are more than X%, which is not physiologically possible. X should change based on the actual baseline HRV of the person, as the common thresholds (20–25%) can overcorrect. Overcorrection tends to be a minor problem for nonathletes but should be accounted for in a population with particularly high HRV values

      删除拍子以消除拍子异常。 这意味着去除拍子之间的拍子差异,例如大于X%,这在生理上是不可能的。 X应该根据人的实际基线HRV进行更改,因为常见阈值(20–25%)可能会过高。 对于非运动员,过度矫正往往是一个小问题,但应在HRV值特别高的人群中解决

    3. Remove remaining outliers. After the previous steps, we could still have some outliers, especially if we are less strict with the abnormalities filter (say we use 50–70% for athletes, then there will be more artifact that we actually need to remove). For this filter, I found (empirically) the following thresholds to work well: 0.10–0.25 * 25th and 75th percentiles of the clean data.

      删除剩余的异常值。 在前面的步骤之后,我们仍然可能有一些异常值,特别是如果我们对异常过滤器的要求不严格(例如,我们对运动员使用50%到70%的数据,那么实际上我们将需要删除更多的假象)。 对于此过滤器,我发现(凭经验)以下阈值可以正常工作: 0.10–0.25 *原始数据的25%和75%

    In our apps, we use these methods plus a few extra steps that can be feature-dependent, or person-dependent, as well as optimized thresholds based on the person’s historical data and group-level parameters. However, in almost all cases, what is reported above is already sufficient, as we will see in the validation below

    在我们的应用程序中,我们使用这些方法以及一些可能与功能相关或与人员相关的额外步骤,以及基于人员的历史数据和组级别参数的优化阈值。 但是,在几乎所有情况下,上面报告的内容已经足够,正如我们在下面的验证中看到的那样

    Let’s first look at our example, we can see here in yellow the valid peaks after artifact removal:

    让我们首先看一下我们的示例,我们可以在这里以黄色看到去除伪影后的有效峰:

    Image for post

    Lets now look at the PP (and RR) intervals. PP intervals are the beat to beat differences computed after detecting individual beats in our PPG (or ECG, called RR intervals in this case) data. When we visualize PP intervals over time, normally we can spot easily any artifacts (spikes) as well as any other issues, since the time series should look very similar between sensing modalities (phone camera, chest strap, or ECG).

    现在让我们看一下PP(和RR)间隔。 PP间隔是在我们的PPG (或ECG,在此情况下称为RR间隔)数据中检测到单个拍后计算出的拍差。 当我们可视化随时间变化的PP间隔时,通常我们可以轻松发现任何伪像(尖峰)以及任何其他问题,因为时间序列在传感方式(手机摄像头,胸带或ECG)之间看起来非常相似。

    In the figure below, we have in the top plot our camera-based PP intervals (in dark blue before artifact correction, while in light blue after artifact correction), as well as RR intervals reported by a Polar chest strap (second row) and computed from reference ECG data (third row). We can also see the participant’s breathing pattern (about 10 oscillations per minute)

    在下图中,我们在顶部绘制了基于相机的PP间隔(在伪影校正前为深蓝色,在伪影校正后为浅蓝色),以及Polar胸带报告的RR间隔(第二行)和根据参考ECG数据计算得出(第三行)。 我们还可以看到参与者的呼吸模式(每分钟约10次振荡)

    As previously discussed, rMSSD for artifacted data in this example was 229m. On the other hand, after artifact removal rMSSD for the camera-based algorithm is 166ms (hence very close to the 163ms of our reference, ECG). Again, differences in consecutive measurements, even using ECG, are in the 5–15ms range, hence our difference here is negligible and we were able to effectively remove all artifacts and estimate HRV correctly (you can find more information on repeated measures for PPG, chest strap and ECG data, here).

    如前所述,此示例中用于伪造数据的rMSSD229m 。 另一方面,去除伪影后,基于相机的算法的rMSSD166ms (因此与我们的参考ECG的163ms非常接近)。 同样,即使使用ECG,连续测量的差异也在5–15ms范围内,因此我们的差异可以忽略不计,并且我们能够有效去除所有伪像并正确估计HRV (您可以找到有关重复测量PPG的更多信息,胸带和ECG数据,在此)。

    Image for post
    Image for post

    组级别验证 (Group level validation)

    It is of course key to develop a method that works over a broad range of HRV values (and not only for the person shown in the figures above). Typical values we see for rMSSD in healthy individuals are between 10 and 250ms

    当然,开发一种可在较宽的HRV值范围内工作的方法(不仅限于上图中所示的人员)是关键。 我们在健康个体中看到的rMSSD的典型值在10到250ms之间

    Let’s look at the results of the method described above for about 100 recordings. In the figure, I also report the correlation and root mean square error between rMSSD computed from ECG and PPG. We want the correlation to be very high (close to 1) and rmse to be very low (realistically, below 10ms)

    让我们看一下上述方法对大约100条记录的结果。 在图中,我还报告了从ECG和PPG计算出的rMSSD之间的相关性和均方根误差。 我们希望相关性非常高(接近1),而rmse非常低(实际上,低于10ms)

    First, let’s look at the results without any artifact removal:

    首先,让我们看一下没有去除任何工件的结果:

    Image for post

    We can see quite clearly that for many recordings, artifacts are a big problem. We still have quite a few recordings on the identity line, hence this is probably very high-quality data, but rMSSD without artifact removal is highly overestimated in many cases, leading to poor correlation and large error

    我们可以很清楚地看到,对于许多唱片而言,伪像是一个大问题。 我们在身份线上仍然有很多记录,因此这可能是非常高质量的数据,但是在很多情况下,高估了没有去除伪像的rMSSD,导致相关性差和误差大

    The three-steps method I described above is similar to the one we have previously published in Plews, D. J., Scott, B., Altini, M., Wood, M., Kilding, A. E., & Laursen, P. B. (2017). Comparison of heart-rate-variability recording with smartphone photoplethysmography, Polar H7 chest strap, and electrocardiography. International journal of sports physiology and performancelet’s look at the results when we apply it for artifact removal:

    我上面描述的三步法类似于我们之前Plews,DJ,Scott,B.,Altini,M.,Wood,M.,Kilding,AE和Laursen,PB(2017)中发表的方法。 智能手机光体积描记法,Polar H7胸带和心电图对心率变异性记录的比较。 国际运动生理学和性能杂志-让我们看看将其应用于去除伪影的结果:

    Image for post

    Much better. We now have an almost perfect correlation between ECG-derived rMSSD and camera-based rMSSD, after applying these simple filters. We can see how we do not have all those highly overestimated rMSSD values anymore

    好多了。 在应用了这些简单的过滤器之后,我们现在在源自ECG的rMSSD和基于相机的rMSSD之间具有几乎完美的相关性。 我们可以看到我们不再拥有所有那些被高估的rMSSD值了

    Any optical measure (phone-based, wristband, ring, etc.) — can benefit from this approach in order to provide high-quality HRV data

    任何光学测量(基于电话,腕带,戒指等)—均可从此方法中受益,以提供高质量的HRV数据

    Image for post

    信号质量估计(Signal quality estimation)

    Based on the artifact removal method just covered, we can also determine signal quality. A simple method I’ve developed to determine noise level is to rely on the ratio between the number of removed beats (according to the various filters) and the number of beats originally detected

    根据刚刚介绍的伪影去除方法,我们还可以确定信号质量。 我开发的一种简单的确定噪声水平的方法是依赖于删除的节拍数(根据各种滤波器)与最初检测到的节拍数之间的比率

    Intuitively, if we remove zero or a few artifacts, we will have high quality data, while if we remove many artifacts, we will tend to have poor quality data. While it is possible that all artifacts are removed correctly even if there are many, in general this is rare. The reason is that detecting many artifacts in PPG data is typically associated with movement and therefore large disruptions in signal quality (more than actual ectopic beats), which cannot be easily recovered

    直观地,如果我们删除零个或几个假象,我们将获得高质量的数据,而如果我们删除许多假象,则我们将倾向于获得质量较差的数据。 尽管即使有很多伪影也可能会被正确删除,但通常这很少见。 原因是,检测PPG数据中的许多伪影通常与运动相关联,因此信号质量的重大破坏(超过实际异位搏动),无法轻易恢复

    Below are two screenshots taken during a measurement in which I intentionally moved the finger a lot while recording. You can see how the app is able to detect the issue and report back the problem to the user. While hardly any system out there reports quality (your smartwatch most likely will keep providing random heart rate data while you exercise, regardless of the fact that they might be able to detect the issue), I think this is a key feature that can help to gain confidence in the tools we use

    以下是在测量过程中拍摄的两个屏幕截图,在录制过程中,我故意将手指移动了很多您可以查看应用程序如何检测到问题并将问题报告给用户。 尽管目前几乎没有任何系统能够报告质量(您的智能手表很可能会在运动时继续提供随机的心率数据,而不管他们是否能够检测到问题),但我认为这是一项关键功能,可以帮助您对我们使用的工具充满信心

    Image for post
    We recommend storing only Optimal measurements, which means that no artifacts or very few artifacts were present during the measurement, and removed
    我们建议仅存储最佳测量值,这意味着在测量过程中不存在任何伪像或伪像很少,然后将其删除

    In my view, it is quite pointless to pretend that a sensor will always provide high-quality data (no matter how much you pay for it), especially when it comes to optical sensors (watches, wristbands, etc.). Motion will always be an issue, and sometimes data might need to be discarded.

    我认为,假装传感器将始终提供高质量的数据(无论您付出多少费用)都是毫无意义的,尤其是在涉及光学传感器(手表,腕带等)时。 运动始终是一个问题,有时可能需要丢弃数据。

    Implementing effective artifact removal methods, as well as being transparent about any potential issues, should make it easier to make effective use of these technologies, which can be extremely helpful in tracking individual responses to physical and psychological forms of stress (check out a few examples here)

    实施有效的工件去除方法以及对任何潜在问题保持透明,应该使更容易有效地利用这些技术,这对于跟踪个人对生理和心理压力形式的React非常有帮助(请查看一些示例)在这里)

    That’s a wrap for this article, I hope you’ve found it useful

    这是本文的总结,希望您发现它有用

    Image for post

    Marco holds a PhD cum laude in applied machine learning, a M.Sc. cum laude in computer science engineering, and a M.Sc. cum laude in human movement sciences and high-performance coaching.

    Marco拥有应用机器学习博士学位,并以优异的成绩获得硕士学位。 以优异的成绩获得计算机科学工程学位,并获得硕士学位。 以优异的成绩获得人体运动科学和高性能教练的指导。

    He has published more than 50 papers and patents at the intersection between physiology, health, technology and human performance.

    他在生理学,健康,技术和人类绩效之间的交汇处发表了50多篇论文和专利。

    He is the founder of HRV4Training and loves running.

    他是HRV4Training的创始人,热爱跑步

    Twitter: @altini_marco

    推特: @altini_marco

    翻译自: https://medium.com/@altini_marco/artifact-removal-for-ppg-based-heart-rate-variability-hrv-analysis-5c7d08b6523a

    ecg心率和ppg心率区别

    展开全文
  • ECG/PPG量测解决方案

    千次阅读 2019-07-17 18:49:26
    一般高精准度的ECGPPG架构都是采用模拟前端ADC组合而成的解决方案。本文介绍的RT1025利用ECG/PPG同步采样ADC,提供了一个可以同步撷取ECG/PPG以应用于血压计算的引人注目亮点,及其高度集成的解决方案省去了多个...
  •   最近在做PPG和ECG相关的Sensor的驱动应用的开发,在找资料的时候发现一篇解析得很详细且清晰的文章,故分享。 本文转载自:立锜科技电子报:ECG/PPG量测解决方案 0、摘要   本应用文件介绍了心电图 (ECG) ...
  • 信道预测matlab代码袖带血压预测 该存储库托管使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。 使用机器学习方法进行特征提取和回归。 基于深度学习的回归。 入门: 克隆此仓库: git clone ...该数据库由矩阵的单元格...
  • http://peterhcharlton.github.io/RRest/... Available Datasets The following datasets are available for use with the toolbox of algorithms: Synthetic Dataset: Simulated ECG and pulse oximetry (pho...
  • 这里的软件旨在不仅使用ECG,而且使用动脉血压(ABP)波形,光电容积描记图(PPG/或每搏量(SV)精确定位R峰。 简而言之,该技术旨在基于信号质量的估计(称为信号质量指标(SQI))融合信号。 为每种信号类型...
  • MAX86150的项目
  • PPG

    2008-08-01 10:12:00
    目前以男式系列服装为核心产品,通过将现代电子商务模式与传统零售业进行创新性融合,以现代化网络平台呼叫中心为服务核心,以先进的直效营销理念,配合卓越的供应链管理的方式及高效完善的配送系统,为消费者提供...
  • PPG原理

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 11:41:41
    简介: 在这个什么都要“智能”串联的年代,除了我们司空见款的手机外也就是一些智能手表手环之类的穿戴设备了。这些智能穿戴设备集成了很多的传感器,由于脉搏或者心率是生命体征的重要参数之一,所以心率率...
  • ECG和BCG的研究

    千次阅读 2017-12-04 21:12:35
    怎么下载还需要积分。。发帖可以赚积分吗?我想下载ECG数据

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 10
收藏数 185
精华内容 74
关键字:

ppg和ecg