文献类型：期刊文章

作　　者：邓宝芸[1] 潘燕[1] 孟延[1] 刘兵[2] 孙文红[1] 张玉华[1] 戚焰[1] 李桥[1]

机构地区：[1]山东大学医学院生物医学工程研究所,济南250012 [2]济南市第四人民医院心内科,济南250031

出　　处：《中国生物医学工程学报》

年　　份：2012

卷　　号：31

期　　号：2

起止页码：211-216

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EMBASE、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本研究提出了一种通过心电和脉搏波提取呼吸信号并基于卡尔曼滤波的多路数据融合估计呼吸率的算法。算法分别从心电的RR间期、R波的绝对高度和脉搏波搏动周期中提取呼吸信号,利用AR模型估计呼吸率,根据信号波形、节律和频谱特征获得反映信号质量高低的质量指数,然后基于信号质量指数和卡尔曼滤波残差进行数据融合,获得融合呼吸率。14名志愿者参加了实验。结果表明,融合呼吸率比单独从心电或脉搏信号提取的呼吸率更好地反映了呼吸率的变化。与压阻式呼吸传感器提供的参考呼吸率相比,融合呼吸率误差为(-0.03±2.78)次/min,而从心电RR间期、R波的绝对高度和脉搏法提取的呼吸率的误差分别为(0.62±3.30)、(0.42±3.47)和(-0.17±2.69)次/min。总体认为,基于多路数据融合的方法可以有效避免干扰的影响,较准确地估计呼吸率。

关 键 词：呼吸率  数据融合 心电 脉搏波

分 类 号：R318[生物医学工程类]