公开(公告)号：CN114246570B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202111477067.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈建新 ,  徐国玉 ,  周亮 ,  陈柱安 ,  黄湘君

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06V40/10 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种峰值信噪比和皮尔森相关系数融合的近红外心率检测方法，包括如下步骤：数据采集、预处理、面部感兴趣区域(ROI)选取、信号去噪和心率估算；从近红外摄像头获得面部灰度图像，由于外部干扰或噪声，预定的ROI区域可能会存在低噪声比的问题。为此本发明不局限于某一预定ROI，而是在面部灰度图像中选取多个ROI。本发明在面部中选取多个ROI区域，来提高原始信号的信噪比。然后通过信号预处理算法来消除原始信号中的高频噪声、低频趋势、波形突变。并通过峰值信噪比和皮尔森相关系数的融合来挑选出心率信号。实验结果表明，该方法能够实时有效地完成心率检测，适合于不同光源环境下的心率检测，低于3％的误差。

公开(公告)号：CN114246570A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111477067.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈建新 ,  徐国玉 ,  周亮 ,  陈柱安 ,  黄湘君

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06V40/10 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种峰值信噪比和皮尔森相关系数融合的近红外心率检测方法，包括如下步骤：数据采集、预处理、面部感兴趣区域(ROI)选取、信号去噪和心率估算；从近红外摄像头获得面部灰度图像，由于外部干扰或噪声，预定的ROI区域可能会存在低噪声比的问题。为此本发明不局限于某一预定ROI，而是在面部灰度图像中选取多个ROI。本发明在面部中选取多个ROI区域，来提高原始信号的信噪比。然后通过信号预处理算法来消除原始信号中的高频噪声、低频趋势、波形突变。并通过峰值信噪比和皮尔森相关系数的融合来挑选出心率信号。实验结果表明，该方法能够实时有效地完成心率检测，适合于不同光源环境下的心率检测，低于3％的误差。

公开(公告)号：CN114209342A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202210108896.X

申请日：2022-01-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈建新 ,  陈柱安 ,  周亮 ,  徐国玉 ,  黄湘君

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 一种基于时空特征的脑电信号运动想象分类方法，将卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM，利用了脑电信号的时空表示和动态相关性，对原始数据进行处理后送入神经网络，利用六层CNN网络提取脑电信号中的空间特征，利用单层LSTM网络提取脑电信号中时间序列特征，即同时利用了EEG信号的时间特征与空间特征，通过实验验证得到的分类准确率达到96.26%。该模型同时参考了脑电信号的时空特征，在控制网络模型复杂度的前提下，提高了精度，收敛良好，无过度拟合，具有更好的泛化能力。