一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统

专利名称：一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202210946309.4

专利申请（专利权）人：杭州新瀚光电科技有限公司
权利人地址：浙江省杭州市临平区东湖街道红丰路650号52幢101室、201室、301室、401室、501室-4

专利发明（设计）人：顾宏,沈新华

专利摘要：本申请涉及一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统，其方法包括：基于红外热波成像设备获取红外热图序列；对红外热图序列进行防抖修正处理，得到目标红外热图序列；对目标红外热图序列进行时域‑频域变换，得到频谱图序列;对频谱图序列进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；对目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列，基于温度波动分布图序列获取温度评估指标；对目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图；对血流频谱图进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图，基于血流波动时序图获取血流评估指标。本申请具有降低检测环境以及检测对象对血管健康评估的限制，简化参数计算的效果。

主权利要求：
1.一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤：在预设的采集条件下，基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)；
对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；
对所述目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；
基于预设的频率带对所述频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；
对所述目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于所述温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；
对所述目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k),所述对所述目标频谱图进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)包括：基于评估部位血管厚度与表皮厚度，获取不同频率下延迟矫正系数CofC(f)以及衰减矫正系数CofR(f)；
基于所述延迟矫正系数CofC(f)以及所述衰减矫正系数CofR(f)对所述目标频谱图序列进行复数数据矫正：F1(f)＝complex(R(f),I(f))；
其中：R(f)＝Real(F(f))*CofR(f)，I(f)＝Imag(F(f))*CofC(f)；
对所述血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于所述血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI,所述温度评估指标aTR以及所述血流评估指标RHI的计算方法为：其中：n为充血开始时间，m为充血结束时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，其特征在于，所述基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)包括以下步骤：基于预设的红外热波成像设备按照预设的间隔采集时间采集多帧红外图像；
基于多帧所述红外图像生成红外热图序列S(n)。
3.根据权利要求2所述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，其特征在于，所述对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)包括以下步骤：为所述红外图像设置至少一个防抖标志，基于所述防抖标志获取每一帧所述红外图像上的标志区域；
将第一帧所述红外图像内的所述标志区域作为匹配模板；
将除第一帧所述红外图像以外的所有红外图像上的所述标志区域作为对比区域；
获取所述对比区域与所述匹配模板之间的位移量，获取所有所述位移量中的最小位移量；
基于所述最小位移量对所述红外热图序列S(n)进行位移修正，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)。
4.根据权利要求3所述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，其特征在于，所述获取所有所述位移量中的最小位移量包括以下步骤：基于每个所述位移量，计算每个所述对比区域相较于所述匹配模板的差异特征值；
获取所述差异特征值中的最小差异特征值；
基于所述最小差异特征值获取与所述最小差异特征值对应的所述位移量，作为最小位移量。
5.根据权利要求4所述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，其特征在于，所述差异特征值的计算方法为：差异特征值
其中，Pnmast为匹配模板中第n个数据；Pn为对比区域中第n个数据。
6.一种基于红外热波成像的血管健康数据获取系统，其特征在于，包括：获取模块(1)，用于在预设的采集条件下，基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)；
防抖修正模块(2)，用于对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；
时频变换模块(3)，用于对所述红外热图序列S(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；
带通滤波模块(4)，用于基于预设的频率带对所述频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；
第一时频逆变换模块(5)，用于对所述目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于所述温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；
血流矫正模块(6)，用于对所述目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k),所述对所述目标频谱图进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)包括：基于评估部位血管厚度与表皮厚度，获取不同频率下延迟矫正系数CofC(f)以及衰减矫正系数CofR(f)；
基于所述延迟矫正系数CofC(f)以及所述衰减矫正系数CofR(f)对所述目标频谱图序列进行复数数据矫正：F1(f)＝complex(R(f),I(f))；
其中：R(f)＝Real(F(f))*CofR(f)，I(f)＝Imag(F(f))*CofC(f)；
第二时频逆变换模块(7)，用于对所述血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于所述血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI,所述温度评估指标aTR以及所述血流评估指标RHI的计算方法为：其中：n为充血开始时间，m为充血结束时间。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了权利要求1‑5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了权利要求1‑5中任一项所述的方法。 说明书 : 一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统技术领域[0001] 本申请涉及医疗技术领域，尤其是涉及一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统。背景技术[0002] 人体的血液循环在体表组织中的存在，会对体表温度影响。在心脏的驱动下，血液在人体内成周期性流动，因此，可以通过体表温度的变化信息作为依据去推测人体代谢的健康特征，特别是在血管健康评估方面有巨大价值。[0003] 相关技术中评估血管健康的方法，是通过控制位于受试者上肢的充气袖带形成暂时的动脉闭塞，在闭塞之前、期间和之后检测闭塞指尖处的皮肤温度，通过比较零反应曲线和去除闭塞后所观测到的温度回弹量评估血管功能，其中，零反应曲线和去除闭塞后所观测到的温度回弹量涉及到温度评估指标aTR以及血流评估指标RHI的分析和计算。[0004] 在相关参数的计算和分析过程中，需要对检测环境进行测量和控制，包括室温、袖带闭塞之前的基线指尖温度、手指大小以及测量位点周围的气流等，对采集设备以及检测环境的要求比较高，同时测量过程比较繁琐，计算工作量较大。发明内容[0005] 为了降低检测环境以及检测对象对血管健康评估的限制，简化参数计算，本申请提供一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法及系统。[0006] 第一方面，本申请提供一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，采用如下的技术方案：[0007] 一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，包括以下步骤：[0008] 在预设的采集条件下，基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)；[0009] 对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；[0010] 对所述目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；[0011] 基于预设的频率带对所述频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；[0012] 对所述目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于所述温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；[0013] 对所述目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)；[0014] 对所述血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于所述血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI。[0015] 通过采用上述技术方案，对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，能够获取更加稳定的目标红外热图序列S′(n)，便于后续计算；对目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)，并对得到频谱图序列F(k)进行带通滤波，能够获取所需的目标频谱图序列，减少杂波干扰；对目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，能够得到带通滤波后的温度波动分布图Tb(t)；另外再对目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)，能够根据温度频谱矫正为血流频谱图f1(k)，进一步进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)；最终根据温度波动分布图Tb(t)以及血流波动时序图Xb(t)分别生成温度评估指标aTR以及血流评估指标RHI。本申请中提供的两项血流健康数据获取方法，降低了对检测环境以及采集设备的要求，计算过程简单，且准确性较高。[0016] 可选的，所述基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)包括以下步骤：[0017] 基于预设的红外热波成像设备按照预设的间隔采集时间采集多帧红外图像；[0018] 基于多帧所述红外图像生成红外热图序列S(n)。[0019] 可选的，所述对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)包括以下步骤：[0020] 为所述红外图像设置至少一个防抖标志，基于所述防抖标志获取每一帧所述红外图像上的标志区域；[0021] 将第一帧所述红外图像内的所述标志区域作为匹配模板；[0022] 将除第一帧所述红外图像以外的所有红外图像上的所述标志区域作为对比区域；[0023] 获取所述对比区域与所述匹配模板之间的位移量，获取所有所述位移量中的最小位移量；基于所述最小位移量对所述红外热图序列S(n)进行位移修正，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)。[0024] 通过采用上述技术方案，对除第一帧红外图像之外的所有红外图像，根据最小位移量进行位移修正，能够提高红外热图序列的稳定性。[0025] 可选的，所述获取所有所述位移量中的最小位移量包括以下步骤：[0026] 基于每个所述位移量，计算每个所述对比区域相较于所述匹配模板的差异特征值；[0027] 获取所述差异特征值中的最小差异特征值；[0028] 基于所述最小差异特征值获取与所述最小差异特征值对应的所述位移量，作为最小位移量。[0029] 通过采用上述技术方案，根据最小差异特征值确定对比区域相较于匹配模板的最小位移量，差异特征值小，说明匹配度高，修正后的红外图像稳定性就越高。[0030] 可选的，所述差异特征值的计算方法为：[0031] 差异特征值 n＝1，2，…，N；[0032] 其中，Pnmast为匹配模板中第n个数据；Pn为对比区域中第n个数据。[0033] 可选的，所述对所述目标频谱图进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)包括：[0034] 基于评估部位血管厚度与表皮厚度，获取不同频率下延迟矫正系数CofC(f)以及衰减矫正系数CofR(f)；[0035] 基于所述延迟矫正系数CofC(f)以及所述衰减矫正系数CofR(f)对所述目标频谱图序列进行复数数据矫正：[0036] F1(f)＝complex(R(f),I(f))；[0037] 其中：R(f)＝Real(F(f))*CofR(f)，I(f)＝Imag(F(f))*CofC(f)。[0038] 可选的，所述温度评估指标aTR以及所述血流评估指标RHI的计算方法为：[0039][0040][0041] 其中：n为充血开始时间，m为充血结束时间。[0042] 第二方面，本申请还提供一种基于红外热波成像的血管健康数据获取系统，采用如下的技术方案：[0043] 一种基于红外热波成像的血管健康数据获取系统，其特征在于，包括：[0044] 获取模块，用于在预设的采集条件下，基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)；[0045] 防抖修正模块，用于对所述红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；[0046] 时频变换模块，用于对所述红外热图序列S(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；带通滤波模块，用于基于预设的频率带对所述频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；[0047] 第一时频逆变换模块，用于对所述目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于所述温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；[0048] 血流矫正模块，用于对所述目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)；[0049] 第二时频逆变换模块，用于对所述血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于所述血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI。[0050] 通过采用上述技术方案，防抖修正模块对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，能够获取更加稳定的目标红外热图序列S′(n)，便于后续计算；时频变换模块对目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)，带通滤波模块对得到频谱图序列F(k)进行带通滤波，能够获取所需的目标频谱图序列，减少杂波干扰；第一时频逆变换模块对目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，能够得到带通滤波后的温度波动分布图Tb(t)；血流矫正模块对目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)，能够将温度频谱矫正为血流频谱图f1(k)，进一步地，第二时频逆变换模块对血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)；最终根据温度波动分布图Tb(t)以及血流波动时序图Xb(t)分别生成温度评估指标aTR以及血流评估指标RHI。本申请中提供的两项血流健康数据获取方法，降低了对检测环境以及采集设备的要求，计算过程简单，且准确性较高。[0051] 第三方面，本申请提供一种终端设备，采用如下的技术方案：[0052] 一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了上述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法。[0053] 通过采用上述技术方案，将上述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而，根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。[0054] 第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：[0055] 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了上述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法。[0056] 通过采用上述技术方案，将上述的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法生成计算机程序，并存储于计算机可读存储介质中，以被处理器加载并执行，通过计算机可读存储介质，方便计算机程序的可读及存储。附图说明[0057] 图1是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法的整体流程示意图。[0058] 图2是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法中步骤S201‑步骤S202的流程示意图。[0059] 图3是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法中步骤S301‑步骤S305的流程示意图。[0060] 图4是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法中步骤S401‑步骤S403的流程示意图。[0061] 图5是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法中步骤S501‑步骤S502的流程示意图。[0062] 图6是本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取系统的模块连接示意图。[0063] 附图标记说明：[0064] 1、获取模块；2、防抖修正模块；3、时频变换模块；4、带通滤波模块；5、第一时频逆变换模块；6、血流矫正模块；7、第二时频逆变换模块。具体实施方式[0065] 以下结合附图对本申请作进一步详细说明。[0066] 本申请实施例公开一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法，参照图1，包括以下步骤：[0067] S101、在预设的采集条件下，基于预设的红外热成像设备获取红外热图序列S(n)；[0068] S102、对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；[0069] S103、对红外热图序列S(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；[0070] S104、基于预设的频率带对频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图；[0071] S105、对目标频谱图进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；[0072] S106、对目标频谱图进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)；[0073] S107、对血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI。[0074] 其中，步骤S101，通过预设的采集条件以及采集设备，获取人体表面的红外热图序列S(n)。在本实施例中，以人体手部为例，采集设备为人体表面红外热成像设备，使用人体表面红外热成像设备对人体表面拍摄红外图像。参照图2，具体包括以下步骤：[0075] S201、基于预设的红外热波成像设备按照预设的间隔采集时间采集多帧红外图像；[0076] S202、基于多帧红外图像生成红外热图序列S(n)。[0077] 在实际采集时，对人体上臂用束带束缚X分钟，然后解除上臂束带束缚，确认满足采集条件，此时开始使用红外热成像设备采集红外图像，在采集过程中以40ms为采集间隔，每隔40ms采集一帧红外图像，获取一段时间(T)持续采集的多帧红外图像，形成红外热图序列S(n)。[0078] 步骤S102，由于在采集过程中，手部会出现不同程度的抖动，导致最终采集的红外热图序列S(n)会出现一定的偏差。为了减少手部抖动对计算的影响，需要对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，并得到防抖修正处理修正后的目标红外热图序列S′(n)。参照图3，具体包括以下步骤：[0079] S301、为红外图像设置至少一个防抖标志，基于防抖标志获取每一帧红外图像上的标志区域；S302、将第一帧红外图像内的标志区域作为匹配模板；[0080] S303、将除第一帧红外图像以外的所有红外图像上的标志区域作为对比区域；[0081] S304、获取对比区域与匹配模板之间的位移量，获取所有位移量中的最小位移量；[0082] S305、基于最小位移量对红外热图序列S(n)进行位移修正，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)。[0083] 具体地，在获取了手部的红外图像以后，可以为手部设置至少一个防抖标志，例如以手心为防抖标志，当两张红外图像的手心发生偏移，即可确定两张红外图像在采集时手部发生了抖动。另外，使用一个防抖标志只能在一个维度上观察红外图像的变化，因此在实际计算时，一般设置两个以上的防抖标志，例如，手心以及多个手指处均设置有防抖标志，通过该防抖标志可以计算出每一帧红外图像在多维度方向上的位移量。[0084] 在本实施例中，可以通过多个防抖标志生成红外图像上的标志区域，为了方便计算红外图像的位移量，将第一帧红外图像上的标志区域作为匹配模板，将除第一帧红外图像的所有红外图像上的标志区域作为对比区域，通过将对比区域与匹配模板对比，即可得知除第一帧红外图像的所有红外图像的位移量。[0085] 位移量的获取是通过将当前的每一帧红外图像进行移动，使得对比区域与匹配模板重合，获取对比区域移动的横坐标变化量和纵坐标变化量作为位移量，每个对比区域相较于匹配模板的位移量可以用(Dx，Dy)表示。为了更加准确的对位移程度进行计算，在本实施例的一个实施方式中，根据每个对比区域的位移量生成差异特征，通过差异特征值的大小来反应位移量的大小，并根据最小位移量来对红外热图序列S(n)除第一帧红外图像以外的其他红外图像进行位移修正，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)。例如，若红外热图序列S(n)中存在10帧红外图像，以第一帧红外图像上的标志区域为匹配模板，后续9帧红外图像均需要根据第一帧红外图像进行位移修正，修正时按照每一帧红外图像的最小位移量进行修正，由于位移量越小，表示其余红外图像与第一帧红外图像匹配度越高，根据最小位移量进行位移修正，能够使得修正后的红外图像更加稳定。[0086] 参照图4，最小位移量的获取可以包括以下步骤：[0087] S401、基于每个位移量，计算每个对比区域相较于匹配模板的差异特征值；[0088] S402、获取差异特征值中的最小差异特征值；[0089] S403、基于最小差异特征值获取与最小差异特征值对应的位移量，作为最小位移量。[0090] 在本实施例中，差异特征值的获取可以采用以下公式实现：[0091] 差异特征值 n＝1，2，…，N；[0092] 其中，Pnmast为匹配模板中第n个数据；Pn为对比区域中第n个数据。[0093] 将获取到的每个对比区域的差异特征值进行对比，获取最小差异特征值。通过最小差异特征值获取到对应的对比区域，并将该对比区域的位移量作为最小位移量(Dix，Diy)，根据最小位移量(Dix，Diy)对红外热图序列S(n)除第一帧红外图像以外的所有红外图像一一进行位移修正，得到目标红外热图序列S′(n)。[0094] 通过研究可知，体表交变温度分量中有5条频率带(包括0.005–0.02hz频率带、0.02‑0.05hz频率带、0.05‑0.15hz频率带、0.15‑0.4hz频率带和0.4‑2.0hz频率带)，分别与内皮(代谢)、神经源性、肌源性、呼吸和心脏相关，因此需要获取上述5个频率带的频率，能够对人体血管健康进行数据分析。[0095] 步骤S103，得到目标红外热图序列S′(n)之后，对目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)，通过进行时频转换，方便过滤目标频率带以外的频率。[0096] 在本实施例中，将目标红外热图序列S′(n)按照时间轴顺序转换成频域轴方向的频谱图序列F(k)，此处F(k)为复数，频谱图序列F(k)的计算方法为：[0097][0098] 其中：WN＝e‑j2π/N。[0099] 步骤S104，在获取了频谱图序列F(k)之后，根据上述的5个频率带，对频谱图序列F(k)在频域上进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列。具体的带通滤波过程如下：[0100] F0(k)＝0，(k＝1)；[0101] F0(k)＝F0(k)，k＝2，3，4，…，m(m为截止频率)；[0102] F0(k)＝0，(k>m)。[0103] 其中，设定红外热成像设备采集红外图像的帧频为Frame，红外热图序列的总帧数N，也即红外热图序列中共有N张红外图像，k为频率序列，则频率m＝k*Frame/N。另外，F0(k)表示带通滤波在不同频率序列下的取值，k的频率序列为1或者大于m时的取值为0，中间k值为当前值，能够按照实际需求将频谱图序列F(k)滤波成为目标频谱图序列。[0104] 步骤S105，对频谱图序列F(k)在频域上进行带通滤波操作后，获取到目标频谱图序列，最终目的是为了对得到温度评估指标aTR以及血流评估指标RHI，经过了带通滤波之后，可以直接将频谱图序列F(k)进行时域‑频域逆变换，得到测得温度的温度波动分布图序列Tb(t)。具体时域‑频域逆变换的方法如下：[0105][0106] 其中：WN＝ej2π/N。[0107] 在获取到温度波动分布图序列Tb(t)之后，即可根据温度波动分布图序列Tb(t)生成温度评估指标aTR，具体计算方法如下：[0108][0109] 在本实施例中，n为充血开始时间，m为充血结束时间，充血开始时间即为对人体上臂用束带束缚的时间，充血结束时间为解除上臂束带束缚的时间。[0110] 步骤S106，由于获取的是手部温度的频谱图序列，因此，需要将温度的频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图F1(k)，参照图5，具体包括以下步骤：[0111] S501、基于评估部位血管厚度与表皮厚度，获取不同频率下延迟矫正系数CofC(f)以及衰减矫正系数CofR(f)；[0112] S502、基于延迟矫正系数CofC(f)以及衰减矫正系数CofR(f)对目标频谱图序列进行复数数据矫正：[0113] F1(f)＝complex(R(f),I(f))；[0114] 其中：R(f)＝Real(F(f))*CofR(f)；[0115] I(f)＝Imag(F(f))*CofC(f)。[0116] 本实施例中，CofC(f)是一组基于频率的一维数组，用于相位修正即延迟矫正，CofR(f)是一组基于频率的一维数组，用于幅度修正即衰减矫正。上述血流矫正公式内的各项含义为：Real()是获取频域数据的实部，Imag()是获取频域数据的虚部，complex()是实现将实部和虚部数据再综合为频域数据。因此，上述R(f)＝Real(F(f))*CofR(f)，即实部*振幅，作为实部矫正值；I(f)＝Imag(F(f))*CofC(f)，即虚部*相位，作为虚部矫正值。[0117] 步骤S107，获取血流频谱图F1(k)之后，可以对血流频谱图F1(k)进行时域‑频域逆变换，即可得到血流波动时序图Xb(t)，进而根据血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI，血流评估指标RHI的具体计算方法为：[0118][0119] 其中：n为充血开始时间，m为充血结束时间，充血开始时间即为对人体上臂用束带束缚的时间，充血结束时间为解除上臂束带束缚的时间。[0120] 本申请实施例一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法的实施原理为：对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，能够获取更加稳定的目标红外热图序列S′(n)，便于后续计算；对目标红外热图序列S′(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)，并对得到频谱图序列F(k)进行带通滤波，能够获取所需的目标频谱图序列，减少杂波干扰；对目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，能够得到带通滤波后的温度波动分布图Tb(t)；另外再对目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)，能够根据温度频谱矫正为血流频谱图f1(k)，进一步进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)；最终根据温度波动分布图Tb(t)以及血流波动时序图Xb(t)分别生成温度评估指标aTR以及血流评估指标RHI。本申请中提供的两项血流健康数据获取方法，降低了对检测环境以及采集设备的要求，计算过程简单，且准确性较高。[0121] 本申请实施例还公开一种基于红外热波成像的血管健康数据获取系统，参照图6，包括获取模块1、防抖修正模块2、时频变换模块3、带通滤波模块4、第一时频逆变换模块5、血流矫正模块6以及第二时频逆变换模块7。其中，获取模块1用于在预设的采集条件下，基于预设的红外热波成像设备获取红外热图序列S(n)；防抖修正模块2用于对红外热图序列S(n)进行防抖修正处理，得到修正后的目标红外热图序列S′(n)；时频变换模块3用于对红外热图序列S(n)进行时域‑频域变换，得到频谱图序列F(k)；带通滤波模块4用于基于预设的频率带对频谱图序列F(k)进行带通滤波操作，得到目标频谱图序列；第一时频逆变换模块5用于对目标频谱图序列进行时域‑频域逆变换，得到温度波动分布图序列Tb(t)，基于温度波动分布图序列Tb(t)获取温度评估指标aTR；血流矫正模块6用于对目标频谱图序列进行血流矫正，得到血流频谱图f1(k)；第二时频逆变换模块7用于对血流频谱图f1(k)进行时域‑频域逆变换，得到血流波动时序图Xb(t)，基于血流波动时序图Xb(t)获取血流评估指标RHI。[0122] 各模块的具体实施方法与上述一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法相同，故在此不再赘述。[0123] 本申请实施例还公开一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时，采用了上述实施例中的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法。[0124] 其中，终端设备可以采用台式电脑、笔记本电脑或者云端服务器等计算机设备，并且，终端设备包括但不限于处理器以及存储器，例如，终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备以及总线等。[0125] 其中，处理器可以采用中央处理单元(CPU)，当然，根据实际的使用情况，也可以采用其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以采用微处理器或者任何常规的处理器等，本申请对此不做限制。[0126] 其中，存储器可以为终端设备的内部存储单元，例如，终端设备的硬盘或者内存，也可以为终端设备的外部存储设备，例如，终端设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(SMC)、安全数字卡(SD)或者闪存卡(FC)等，并且，存储器还可以为终端设备的内部存储单元与外部存储设备的组合，存储器用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据，存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据，本申请对此不做限制。[0127] 其中，通过本终端设备，将上述实施例中的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法存储于终端设备的存储器中，并且，被加载并执行于终端设备的处理器上，方便使用。[0128] 本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质，并且，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时，采用了上述实施例中的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法。[0129] 其中，计算机程序可以存储于计算机可读介质中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间件形式等，计算机可读介质包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等，需要说明的是，计算机可读介质包括但不限于上述元器件。[0130] 其中，通过本计算机可读存储介质，将上述实施例中的一种基于红外热波成像的血管健康数据获取方法存储于计算机可读存储介质中，并且，被加载并执行于处理器上，以方便上述方法的存储及应用。[0131] 以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

专利地区：浙江

专利申请日期：2022-08-08

专利公开日期：2024-06-18

专利公告号：CN115299915B