三种基于心冲击图信号的心率检测算法比较
信号处理
2021-08-11 v4 医学物理
摘要
从心冲击图（BCG）信号中进行心率（HR）检测具有挑战性，因为信号形态在受试者间及受试者内均可能变化。此外，不同传感器之间也存在差异。因此，有必要在多个数据集与不同实验设置下评估 HR 检测算法。本文中，我们研究了三种 HR 检测算法在四个独立 BCG 数据集上的潜力。这三种算法如下：最大重叠离散小波变换的多分辨率分析（MODWT-MRA）、连续小波变换（CWT）和模板匹配（TM）。四个数据集分别使用微弯光纤传感器、光纤布拉格光栅传感器、机电薄膜和称重传感器获得。数据集采集自：a) 多导睡眠图研究中的 10 名患者，b) 坐姿的 50 名受试者，c) 睡姿的 10 名受试者，以及 d) 睡姿的 40 名受试者。总体而言，采用高斯导数的 CWT 相较于 MODWT-MRA、CWT（频率 B 样条）和 CWT（Shannon）提供了更优结果。尽管如此，我们从 DataSet1 构建了 BCG 模板，随后将其用于其他数据集中的 HR 检测。TM 方法在 DataSet2 和 DataSet3 上取得了满意结果，但未能检测出 DataSet4 中两名受试者的 HR。所提方法在 Raspberry Pi 上实现。结果表明，所有方法分析一段 30 秒 BCG 信号所需平均时间均小于一秒。然而，MODWT-MRA 性能最高，平均时间为 0.04 秒。
引用
@article{arxiv.2101.09144,
title = {A comparison of three heart rate detection algorithms over ballistocardiogram signals},
author = {Ibrahim Sadek and Bessam Abdulrazak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09144},
year = {2021}
}
备注
Preprint submitted to Biomedical Signal Processing and Control Journal