申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2021-08-23

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN113662524B

主分类号：A61B5/024

分类号：A61B5/024

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.12.07#实质审查的生效;2021.11.19#公开

摘要：本发明公开了一种PPG信号运动伪影的去除方法包括：将含噪PPG信号和运动方向加速度信号输入对抗生成网络的生成器；所述生成器将输入信号处理后生成去噪后的PPG信号；将含噪PPG信号作为条件，结合参考PPG信号和去噪后的PPG信号分别输入生成对抗网络的判别器进行真假判别；根据判别器判别的结果调整生成器，直到判别器和生成器达到收敛；最后输出去噪后的PPG信号；该方法减少人工特征工程的复杂度，同时充分利用生成对抗网络强大的信号重建能力，获取可靠的波形信息，并进一步计算相关的生理参数，考虑到PPG信号的拟周期结构性特征，引入频域损失和感知损失函数，从信号层面和特征层面同时进行目标匹配，从而进一步提高去噪后PPG信号的质量。

主权项：1.一种PPG信号运动伪影的去除方法，其特征在于，包括：将含噪PPG信号和X、Y运动方向加速度信号输入条件生成对抗网络的生成器；所述生成器将输入信号处理后生成去噪后的PPG信号；将参考PPG信号、去噪后PPG信号与含噪PPG信号分别组合，并分别输入条件生成对抗网络的判别器进行真假判别；根据判别器判别的结果调整生成器，迭代优化生成器和判别器的损失函数，直到判别器和生成器达到收敛；利用训练的生成器对含噪PPG信号进行处理，最后输出去噪后的PPG信号；所述条件生成对抗网络包括生成器G和判别器D；其中所述生成器G和判别器D均由一维卷积神经网络构成；所述生成器G用于输入含噪PPG信号和加速度信号，输出去噪后的PPG连续波形信号；所述判别器D用于分别输入生成器去噪后的PPG信号以及干净的参考PPG信号，并以含噪PPG信号作为条件信息，判断当前样本是来自于参考样本或生成样本；所述生成器G和判别器D进行对抗式训练，且判别器D引导生成器G生成干净的PPG连续波形信号；所述生成器G的损失函数：LG＝LA+βLt+αLf+γLr+LT1其中表示对抗损失，y表示加速度信号，z表示含噪PPG信号；Lt＝L1Gy,z,x表示基于L1范数的时域波形损失，x表示参考PPG信号；Lf＝L1fGy,z,fx表示基于L1范数的波形频谱损失，f*表示傅里叶变换；Lr＝1-rx,Gy,z表示皮尔逊相关系数损失，rx,Gy,z表示皮尔逊相关系数；LT为生成器的感知对抗损失；α和β分别为波形频谱以及波形时域损失的权重，γ为皮尔逊相关系数损失的权重；所述判别器D的损失函数为： 其中第一项损失表示判别参考信号为真，第二项表示判别生成信号为假，第三项Lp为判别器相应的感知损失；所述生成器G的感知对抗损失为 其中dj*表示判别器D的第j个隐藏层，Gy,z为去噪后的PPG信号；λj为隐藏层损失的权重，F表示选择的用于定义感知损失的生成器网络隐藏层的个数，λj和F为超参数；所述判别器D相应的感知损失为： 其中，[*]+＝max0,*；m为设定的正边界。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种PPG信号运动伪影的去除方法

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