稀疏恢复的梯度投影算法在PPG信号重建中的研究

发布时间：2019-10-09 15:35

【摘要】：光电容积描记(PPG)法是一种无创测量人体脉搏信号的方法,其波形反映血管中的血液容积变化,在诊断心血管疾病时具有重要作用。然而,这种方法容易因病人有意或无意运动产生运动伪影(MA)而影响诊断结果的准确性。为解决这一问题,基于压缩感知理论框架,采用稀疏恢复的梯度投影(GPSR)算法,对PPG信号进行滤噪和恢复。对于非稀疏信号,压缩感知包括稀疏和恢复两个步骤:首先为保证信号的重要信息不被破坏,利用哈尔小波基找到最佳稀疏域,对信号进行稀疏变换;然后采用GPSR算法,在恢复信号的同时去除MA噪声。实验测量3种受MA影响的带噪PPG信号,并用GPSR算法处理分析。另测50名健康成年人在垂直运动时产生的带噪PPG信号,计算带噪与重建PPG信号的心率和均方误差(MSE)。将得到的两种心率分别与无噪声PPG信号心率通过Bland-Altman方法做对比分析,结果显示,带噪与无噪声PPG信号的差异范围在±23 beat/min,而重建PPG信号在±2.7 beat/min。由均方误差的Box Plot图可知,重建信号的MSE比带噪信号降低约50%。这些结果均表明,GPSR算法能明显降低信号中的运动干扰。
【作者单位】： 天津大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61571320)
【分类号】：R318;TN911.7
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本文编号：2546853