本文關(guān)鍵詞：呼吸信號(hào)檢測(cè)與預(yù)測(cè)技術(shù)的研究　出處：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：人體呼吸信號(hào)呈現(xiàn)的節(jié)律、強(qiáng)度和頻率等方面的信息,在很大程度上能夠反應(yīng)人體呼吸器官的病變。因此,對(duì)人體呼吸狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)具有重大的醫(yī)學(xué)意義。但目前醫(yī)用呼吸監(jiān)測(cè)設(shè)備往往體積龐大、或是價(jià)格昂貴,并且多采用傳感器與人體直接接觸的接觸式檢測(cè)方法,會(huì)給病人帶來(lái)不便和束縛感。同時(shí),人體某些不經(jīng)意的活動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致傳感器脫落和移動(dòng),使得檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確,甚至檢測(cè)失敗。針對(duì)上述問(wèn)題,本文以人體呼吸運(yùn)動(dòng)作為研究對(duì)象,采用攝像頭作為檢測(cè)傳感器,結(jié)合圖像處理和信號(hào)處理技術(shù),研究如何在不與人體直接接觸的情況下,準(zhǔn)確且穩(wěn)定地獲取人體呼吸信號(hào)。根據(jù)人體呼吸運(yùn)動(dòng)與人體胸腹起伏運(yùn)動(dòng)具有相關(guān)性的特點(diǎn),提出一種基于運(yùn)動(dòng)放大的非接觸式呼吸信號(hào)檢測(cè)方法,以提高呼吸檢測(cè)的準(zhǔn)確度。采用接收板接收光發(fā)射器照射在人體胸腹部并反射出的光。通過(guò)攝像機(jī)采集接收板上的光點(diǎn)圖像,并采用圖像運(yùn)動(dòng)跟蹤算法自動(dòng)跟蹤光點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),從而獲取人體的呼吸信號(hào)。使用圖像處理技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)并連續(xù)跟蹤接收板上表征人體呼吸運(yùn)動(dòng)的光點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡,從而間接獲取人體的呼吸信號(hào)。針對(duì)光點(diǎn)亮度高的特點(diǎn),提出一種自適應(yīng)的閾值檢測(cè)算法,通過(guò)從光點(diǎn)圖像的灰度直方圖的最高灰度級(jí)開(kāi)始遍歷,尋找出現(xiàn)的第一個(gè)波谷點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)作為閾值。使用該算法與大津法和迭代法對(duì)光點(diǎn)圖像進(jìn)行閾值分割對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)光點(diǎn)。光點(diǎn)檢測(cè)成功后,針對(duì)光點(diǎn)運(yùn)動(dòng)具有周期性的特點(diǎn),提出一種結(jié)合卡爾曼濾波與自適應(yīng)模板匹配的跟蹤算法。使用該跟蹤算法與模板匹配跟蹤算法對(duì)圖像序列中的光點(diǎn)進(jìn)行跟蹤對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的跟蹤算法具有實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)咳嗽、身體抖動(dòng)和說(shuō)話等非呼吸運(yùn)動(dòng)引起的干擾問(wèn)題,提出一種空間約束的方法,以提高呼吸檢測(cè)的準(zhǔn)確度和魯棒性。針對(duì)圖像采集、圖像處理和信號(hào)處理等過(guò)程的時(shí)間占用引起的呼吸信號(hào)檢測(cè)的滯后問(wèn)題,使用基于自適應(yīng)濾波器的信號(hào)預(yù)測(cè)算法對(duì)呼吸運(yùn)動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償,使得本文提出的呼吸信號(hào)檢測(cè)方法能夠適應(yīng)對(duì)呼吸檢測(cè)要求實(shí)時(shí)性高的場(chǎng)合。通過(guò)對(duì)本文提出的呼吸信號(hào)檢測(cè)和呼吸信號(hào)預(yù)測(cè)方法的理論研究,實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的呼吸信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。使用該系統(tǒng)對(duì)不同的志愿者進(jìn)行呼吸信號(hào)檢測(cè)和預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的呼吸信號(hào)檢測(cè)方法能夠?qū)⑤^小的表征人體呼吸的胸部或腹的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行放大,從而提高呼吸檢測(cè)的準(zhǔn)確性。同時(shí),本文所使用的自適應(yīng)呼吸信號(hào)預(yù)測(cè)算法具有預(yù)測(cè)精度高和魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)。
[Abstract]:An adaptive threshold detection algorithm based on motion amplification is presented in this paper .

【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R443.6;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1416448