基于非接觸式心電和計算機視覺的嬰兒SIDS-ALTE監(jiān)護系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、嬰兒猝死綜合征（Sudden Infant Death Syndrome，SIDS）是一種原因不明的現(xiàn)象。即便在發(fā)達國家，SIDS依然是一個無法完全避免的潛在疾病。ALTE(Apparent lifethreatening event)是指明顯危及生命的事件。SIDS/ALTE家庭監(jiān)護系統(tǒng)能夠監(jiān)測某些ALTE癥狀或者SIDS的發(fā)生，及時預(yù)警嬰兒可能遭受的生命威脅，為治療和急救贏取寶貴的時間。本課題采用非接觸式心電電極和計算機視覺技術(shù)，從

2、心率、呼吸這兩個生理參數(shù)入手，對SIDS/ALTE進行監(jiān)護。
　　本文使用監(jiān)控視頻對人體呼吸進行監(jiān)護。首先使用Shi-Tomasi角點檢測算法提取參考幀中的特征點，使用金字塔式L-K特征點追蹤算法來對兩幀圖像中的角點進行匹配（即計算角點對應(yīng)的光流），并利用基于殘差函數(shù)和基于光流向量的方法剔除掉一些不穩(wěn)定的特征點，完成對光流的優(yōu)化，從剩余的匹配特征點對估計出更精準的透視變換模型參數(shù)。使用RANSAC算法迭代求出透視變換模型的最優(yōu)參數(shù)

3、，利用透視變換完成幀圖像配準，消除攝像機的抖動。再使用L-K特征點追蹤算法，提取出所有可能的運動特征點。由于這些特征點混和了背景運動和呼吸運動，本文提出了一個基于統(tǒng)計學中判定系數(shù)的分類方法，將這些特征點分為背景運動和呼吸運動兩大類。分析這些呼吸特征點的運動軌跡，合成近似的呼吸波形，并利用過零檢測算法自動找出呼吸波形的波峰，求出每分鐘的呼吸頻次。實驗結(jié)果表明，本文合成的呼吸波與視頻中的實際呼吸運動一一對應(yīng)，呼吸波檢測算法的準確率較高，可以

4、滿足呼吸監(jiān)護的需求。
　　本文的心電監(jiān)護采用非接觸式心電電極，該電極為銀織物電極，直接覆蓋在床墊表面，利用容性耦合來獲取心電信號。采集終端包括心電采集模塊和單片機處理模塊，心電模塊采集模塊與傳統(tǒng)便攜式心電檢測設(shè)計類似，使用AD623對電極信號差分放大，經(jīng)過一系列信號調(diào)理電路（包括高通、低通、工頻濾波和后級放大電路等）后，送入單片機處理模塊。單片機處理模塊選用TI公司的MSP430微處理器，利用MSP430完成數(shù)模轉(zhuǎn)換、R波檢測和心