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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于远程光电容积脉搏波描记法的心率变异性监测方法，包括：一，对面部视频片段进行预处理；二，搭建心率变异性监测网络模型，包括时序预处理、空间编码器、位置编码、时间编码器和解码器，将基于rPPG的HRV监测图像问题转化为时间序列问题，并构建从rPPG信号到血容量脉搏BVP信号的映射；三，设置损失函数，训练网络，得到将rPPG信号映射为BVP信号的最优模型，并对BVP信号后处理。本发明将面部视频片段中与脉搏相关的颜色变化，通过搭建的心率变异性监测网络模型进行长时程的全局时空建模，从而映射为高质量的BVP信号，不仅能实现平均心率值的准确检测，还能实现心率变异性的精准监测，推动了非接触式健康监测技术的发展。

主权项：1.一种基于远程光电容积脉搏波描记法的心率变异性监测方法，其特征在于，是按照如下步骤进行：步骤一、获取受试者连续的T帧面部视频片段，并预处理为包含面部颜色变化信息的图片Map；步骤二、搭建心率变异性监测网络，包括：时序预处理模块、空间编码器、位置编码器、时间编码器以及解码器；步骤2.1：时序预处理模块由A个时间块Timestem1,...,Timestema,...,TimestemA级联而成，其中，Timestema代表第a级时间块，且由一层二维卷积构成；将图片Map输入所述时序预处理模块中，并依次经过由A个级联的时间块的处理后，输出浅层时序关联特征图其中，Channeltime为Ftime的通道数；步骤2.2：空间编码器由一层二维卷积Conv2d组成；将浅层时序关联特征图Ftime输入空间编码器中进行空间信息编码，并输出时间序列特征图其中，Channelspatial为Fspatial的通道数；步骤2.3：位置编码器生成位置编码从而利用式2将时序位置信息嵌入时间序列特征图Fspatial中，并输出内嵌位置编码的时间序列特征图Fposition＝Fspatial+Position2步骤2.4：所述时间编码器对Fposition进行编码处理，得到时序压缩编码特征图Ftemporal；步骤2.5：所述解码器对Ftemporal进行解码处理，得到预测的血容量脉搏信号步骤三、网络训练：步骤3.1：与T帧面部视频片段同步采集的光电容积脉搏波参考信号记为PPG，令PPGt表示第t帧面部视频对应的光电容积脉搏波参考信号，令BVPt表示BVP中第t帧面部视频对应的预测血容量脉搏信号，表示预测的血容量脉搏信号的均值，表示光电容积脉搏波参考信号的均值；步骤3.2：设置总迭代次数为itertotal，当前迭代次数为itercurrent，并初始化itercurrent＝1；步骤3.3：设置总损失函数；步骤3.4：利用梯度下降法对心率变异性监测网络进行训练，并计算总损失函数以更新网络参数，直至itercurrent＝itertotal为止，从而获得最优心率变异性监测模型，用于对待测的视频片段进行处理，获得待测视频片段的BVP信号并进行归一化处理后，再使用频带范围为[Frequencylow,Frequencyhigh]的带通滤波器滤波对归一化处理后的BVP信号进行滤波，得到的滤波后的BVP信号用于平均心率值和心率变异性的监测。

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