脉搏波从心脏位置传导至PPG信号测试点的时间差,称为脉搏波传导时间(Pulse Transit Time,PTT)。PTT血压测量模型通常使用心电信号(Electrocardio⁃Gram,ECG)作为PTT的起点,而在身体其他位置(如耳垂、指尖)记录的PPG信号作为PTT的终点。通过识别ECG信号和PGG信号的主波峰,便可得到两个主波峰的时间间隔PTT。PTT与收缩压S...
首先，ECG-PPG结合法通过测量心电信号与皮肤表面脉搏波信号的时间差（PTT），构建了与收缩压SBP的线性关系。这种方法理论成熟，但需额外的ECG设备，且个体差异和活动状态会影响测量准确性，需定期校准。然而，其精确度得到了广泛认可。相比之下，两路PPG结合法利用两个不同部位的脉搏波信号，如手指和手腕，...
基于机器学习的算法,将PPG在时域和频域中提取到的特征作为输入,预测出ECG的RR、PR、QRS和 [3] QT间期等参数,但是该方法未能实现ECG的波形重建;McSharry等使用微分方程对ECG信号进行 [4][5][6] 重建;Sayadi等基于高斯波建立生成ECG的动力模型;Zhu等和Golany等都利用GAN生成ECG ...
首先对ECG和PPG进行预处理,预处理的主要作用是滤除干扰。接着将 ECG 和 PPG 信号的幅度标准化到范围 [0, 1],以简化和增强比较和分析过程。 ECG 和 PPG 信号幅度的单位是任意的,从中提取的特征可以取决于各个记录的放大/ 缩放。因此,进行归一化以确保提取的值是有意义的。 有七个特征可用作深度学习模型的输入。
与ECG相比,PPG是一种更为便捷的生物信号提取方法。通过光电容积脉搏波测量法,我们可以监测到脉搏波和血管容积的变化。在睡眠状态下,PPG可以反映血管健康状况、血压变化以及交感神经和副交感神经的活动状态。这些信息对于评估睡眠质量、识别睡眠呼吸暂停和评估心血管疾病风险具有重要价值。近年来,随着技术的发展,人工智能...
获得的数据在第1通道上具有ECG,在第二通道上具有PPG,两者都经过处理以提取所需的特征,对于:ECG和PPG信号用于PTT、HRV和PRV研究 ECG(心电图)和PPG(光电脉搏图)信号是常用于生理研究的两种信号。它们可以用于研究血管功能、心脏健康和自主神经系统的活动。在这些研究中,常用的参数包括PTT(脉搏传导时间)、HRV(心率变异...
在ECG和PPG的血压测量方法中,算法的选择至关重要。优秀的算法应能从生理信号中准确提取相关特征,并准确预测血压值。 特征提取算法 特征提取是测量血压过程中的关键步骤之一。利用信号处理技术,如波形分析和滤波器,从ECG和PPG信号中提取出反映血压水平的特征参数,是实现准确血压预测的基础。
3. 生理讯号处理的挑战 ECG量测的挑战 一般ECG电极需放置在心脏两侧并紧贴皮肤,可以用来记录心电信号随时间的变化。实际ECG信号的幅度只有几毫伏,频率不超过几百赫兹。ECG测量面临诸多挑战:一方面,来自ECG主电源的50Hz至60Hz电容耦合干扰要比心脏信号强许多;另一方面,身体皮肤的接触阻抗以及传感器之间阻抗的不匹配,这会...
下图是PPG信号和ECG信号的对比实际测量手指的PPG信号如下: 所以,只要测得到的PPG信号比较理想算出心率也不算什么难事。但是事实总是残酷的,由于测量部位的移动、自然光、日光灯等等其他的干扰,最终测到的信号可能是下面的这种,所以要通过很多方法进行滤波处理对于PPG信号的处理,目前我知道的有两种方法。一种是时域分析...
转换后的 ECG 信号示例。在每个子图中:顶部面板显示输入 PPG 波形,底部面板显示与参考波形相比的重建 ECG 波形 在这项工作中,我们提出了一种新颖的基于注意力的 深度状态空间模型,以 PPG 信号作为输入生成 ECG 波形。结果表明,我们的模型有潜力通过可穿戴设备 进行简单的 PPG 评估,实现基于心电图的心脏病临 床诊...