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基于心冲击信号的心率检测
被引量：
19
1
作者
张先文
张丽岩
+3 位作者
丁力超
魏荣荣
王婕
唐劲天
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期763-767,共5页
心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)是由心脏搏动和大动脉血液循环引起的人体对外压力的变化,可用于无接触心脏活动检测。该文使用PVDF(polyvinylidene fluoride)压电薄膜,研制心冲击信号-心电信号(electrocardiogram,ECG)联合采集设备...
心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)是由心脏搏动和大动脉血液循环引起的人体对外压力的变化,可用于无接触心脏活动检测。该文使用PVDF(polyvinylidene fluoride)压电薄膜,研制心冲击信号-心电信号(electrocardiogram,ECG)联合采集设备,并提出自适应模板匹配算法,基于心冲击信号计算心动周期,实现心率实时检测。采集24名健康成年人信号,对比ECG与BCG在心率检测方面的差异,同时评价算法的有效性。结果表明:BCG和ECG在计算心率方面无显著差异,自适应模板匹配算法查准率达到99.77%,查全率达到99.56%,准确性符合要求。
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关键词
心
冲击
信号
(
bcg
)
心
率检测
模板匹配
原文传递
基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离
被引量：
4
2
作者
童基均
柏雁捷
+2 位作者
潘剑威
杨佳锋
蒋路茸
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2058-2066,共9页
为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法...
为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解(EMD)、互补集合经验模态分解(CEEMD)分量的瞬时频率.VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用BlandAltman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.
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关键词
心
冲击
信号
(
bcg
)
变分模态分解(VMD)
柔性压力传感器
非入侵方式
Bland-Altman
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职称材料
题名
基于心冲击信号的心率检测
被引量：
19
1
作者
张先文
张丽岩
丁力超
魏荣荣
王婕
唐劲天
机构
清华大学工程物理系
东北电力大学自动化工程学院
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期763-767,共5页
基金
粒子技术与辐射成像教育部重点实验室开放课题(20151204)
航天科工支撑基金资助项目(20154040163)
文摘
心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)是由心脏搏动和大动脉血液循环引起的人体对外压力的变化,可用于无接触心脏活动检测。该文使用PVDF(polyvinylidene fluoride)压电薄膜,研制心冲击信号-心电信号(electrocardiogram,ECG)联合采集设备,并提出自适应模板匹配算法,基于心冲击信号计算心动周期,实现心率实时检测。采集24名健康成年人信号,对比ECG与BCG在心率检测方面的差异,同时评价算法的有效性。结果表明:BCG和ECG在计算心率方面无显著差异,自适应模板匹配算法查准率达到99.77%,查全率达到99.56%,准确性符合要求。
关键词
心
冲击
信号
(
bcg
)
心
率检测
模板匹配
Keywords
ballistocardiogram（
bcg
）
heartbeat detection
templating method
分类号
R331 [医药卫生—人体生理学]
原文传递
题名
基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离
被引量：
4
2
作者
童基均
柏雁捷
潘剑威
杨佳锋
蒋路茸
机构
浙江理工大学信息学院
浙江大学医学院附属第一医院神经外科
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2058-2066,共9页
基金
浙江省重点研发计划资助项目(2015C03023)
浙江理工大学基本科研业务费资助项目(2019Q042)
浙江理工大学“521人才培养计划”资助项目。
文摘
为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号(BCG)和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解(VMD)算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势(DFA)后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解(EMD)、互补集合经验模态分解(CEEMD)分量的瞬时频率.VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用BlandAltman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.
关键词
心
冲击
信号
(
bcg
)
变分模态分解(VMD)
柔性压力传感器
非入侵方式
Bland-Altman
Keywords
ballistocardiogram(
bcg
)
variational mode decomposition(VMD)
flexible pressure sensor
non-invasive manner
Bland-Altman
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于心冲击信号的心率检测
张先文
张丽岩
丁力超
魏荣荣
王婕
唐劲天
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
19
原文传递
2
基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离
童基均
柏雁捷
潘剑威
杨佳锋
蒋路茸
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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