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A computationally efficient algorithm for estimating respiratory rate from seismocardiogram
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AI
DOI：10.1016/j.bspc.2025.108030.png)
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摘要
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呼吸频率（RR）监测在临床和医疗保健环境中至关重要。随着微机电系统（MEMS）技术的进步，利用心地震图（SCG）监测呼吸已成为一种有前景的方法。本研究提出了一种计算效率高的算法，用于从SCG信号中估计RR。所提出的算法包括两个主要步骤：首先，应用高斯平均滤波器进行预处理，然后在指定频率范围内基于复Morlet小波从时频谱图计算平均频谱。随后从平均频谱中出现的优势频率估计RR。本研究还建立了高斯平均滤波器参数与SCG信号采样频率之间的解析关系，该关系作为预处理滤波器的设计准则。所提出的算法在两个SCG数据集上进行了测试，并证明了其从SCG信号中估计RR的可行性。该算法还分别在手指和手腕PPG数据集上进行了RR估计测试。测试结果显示，来自SCG（或PPG）信号和呼吸信号的RR估计结果高度一致。此外，采用基于磁场的呼吸传感器在肺康复期间收集的数据集进行了一项实验，以验证算法对运动伪影的鲁棒性。基于测试结果，所提出的算法在临床和医疗保健应用中显示出巨大潜力。
Keyword:
complex Morlet wavelet
Gaussian averaging filter (GAF)
respiratory rate (RR)
Scalogram
seismocardiogram (SCG)
期刊
IF:
4.9
论文数:
1.0W
被引数:
2.4W
机构
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