Обнаружение сигнала с уменьшенным искажением - RU2620571C2

Чертежи

Показать все 8 чертежа(ей)

Описание

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Настоящее изобретение относится к устройству и способу для извлечения информации из характеристических сигналов, причем характеристические сигналы заключены в потоке данных, который можно получать из электромагнитного излучения, в частности, где поток данных содержит непрерывный или дискретный характеристический сигнал, содержащий физиологическую информацию и помеховую часть сигнала, физиологическая информация представляет по меньшей мере один по меньшей мере частично периодический сигнал жизнедеятельности объекта, представляющего интерес, помеховая часть сигнала представляет по меньшей мере одну из части движения объекта и/или непоказательной отраженной части. Изобретение дополнительно направлено на обнаружение сигнала с уменьшенным искажением.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

В WO 2011/021128 A2 раскрыт способ и система для анализа изображения, которые содержат:

получение последовательности изображений;

осуществление анализа на основе визуального восприятия по меньшей мере одного из последовательности изображений для того, чтобы получать данные для классификации состояния субъекта, представленного на изображениях;

определение по меньшей мере одного значения физиологического параметра живого существа, представленного по меньшей мере одно значение физиологического параметра определяют посредством анализа данных изображения из той же последовательности изображений, из которой берут по меньшей мере одно изображение, анализ на основе визуального восприятия которого осуществляют; и

классификацию состояния субъекта с использованием данных, получаемых с использованием анализа на основе визуального восприятия и по меньшей мере одного значения физиологического параметра.

В документе, кроме того, раскрыты некоторые усовершенствования способа и системы. Например, предусмотрено использование удаленного фотоплетизмографического (PPG) анализа. В целом, в области обработки изображения произошел огромный прогресс в том отношении, что стал возможным глубокий анализ зарегистрированных данных. В этом контексте, можно продумать извлечение информации из зарегистрированных данных таким образом, чтобы сделать возможными детализированные заключения относительно физического состояния или даже здоровья наблюдаемого живого индивидуума.

В WO 2011/042858 A1 раскрыты последующие способ и система, направленные на обработку сигнала, содержащего по меньшей мере компонент, представляющий периодический феномен живого существа. Дополнительные базовые подходы к удаленной фотоплетизмографии описаны авторами Verkruysse, W. et al (2008), ʺRemote plethysmographic imaging using ambient lightʺ в Optics Express, Optical Society of America, Washington, D.C., USA, том. 16, № 26, страницы 21434-21445.

В Ming-Zher Poh et. al.: ʺNon-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separationʺ, Opt. Express, том 18, номер 10, 7 мая 2010, страницы 10762-10774 раскрыт дополнительный способ обработки сигналов RGB с использованием слепого разделения сигналов с последующим анализом спектра мощности для того, чтобы выбирать независимый компонент, который наиболее вероятно представляет показатель жизнедеятельности, подлежащий извлечению.

Однако, зарегистрированные данные, такие как захваченное отраженное или испускаемое электромагнитное излучение, в частности, зарегистрированные кадры изображения, всегда содержат, помимо желаемого сигнала, подлежащего извлечению из них, дополнительные компоненты сигнала, получаемые из-за общих возмущений, в качестве примера, таких как шум из-за изменения условий яркости или движения наблюдаемых объектов. Таким образом, детализированное точное извлечение желаемых сигналов все еще составляет основную задачу при обработке таких данных.

Несмотря на то, что произошел значительный прогресс в области вычислительных характеристик, все еще сложно обеспечить мгновенное распознавание образов и обработку изображений, делающую возможной незамедлительное обнаружение, так сказать, в реальном времени, желаемых сигналов жизнедеятельности. В частности, это применимо в приложении к мобильным устройствам, у которых обыкновенно недостает достаточной вычислительной мощности. Кроме того, в некоторых применениях способность передавать данные может быть ограничена.

Возможный подход к этой задаче может быть направлен на предоставление хорошо подготовленных и стабильных условий окружающей среды при захвате сигнала, представляющего интерес, в котором заключен желаемый компонент сигнала, чтобы минимизировать помеховые компоненты сигнала, накладывающиеся на сигнал. Однако такие лабораторные условия не могут быть перенесены на каждодневное применение в полевых условиях, поскольку для этого потребуются большие усилия и подготовительные работы.

Кроме того, обнаружение сигнала жизнедеятельности становится еще более сложным, когда амплитуды и/или номинальные значения помеховых компонентов сигнала значительно больше, чем амплитуды и/или номинальные значения желаемых компонентов сигнала, подлежащих извлечению. Потенциально, можно ожидать, что величина разницы между соответствующими компонентами составляет даже несколько порядков.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Следовательно, цель настоящего изобретения состоит в том, чтобы предоставить систему и способ для извлечения информации из обнаруживаемых характеристических сигналов, которые предоставляют дополнительные усовершенствования, способствующие получению желаемых сигналов с более высокой точностью.

Кроме того, будет благоприятно предоставить устройство и способ, даже адаптированные для того, чтобы делать возможным извлечение желаемых сигналов в существенно плохих условиях окружающей среды, например, при низком отношении сигнала к шуму, в условиях изменяющейся яркости и/или стабильные или даже нестабильные движения объекта, подлежащего наблюдению. Кроме того, будет благоприятно предоставить устройство, адаптированное быть менее восприимчивым к возмущениям, оказывающим влияние на захватываемые сигналы, подлежащие обработке и анализу.

В первом аспекте настоящего изобретения представлена система для извлечения информации из обнаруживаемых характеристических сигналов, система содержит:

интерфейс для приема потока данных, извлекаемых из электромагнитного излучения, отражаемого объектом, поток данных содержит непрерывный или дискретный характеристический сигнал, содержащий физиологическую информацию и помеховую часть сигнала, физиологическая информация представляет по меньшей мере один по меньшей мере частично периодический сигнал жизнедеятельности, помеховая часть сигнала представляет по меньшей мере одну из части движения объекта и/или непоказательной отраженной части, характеристический сигнал ассоциирован с дополнительным пространством сигналов, пространство сигналов содержит дополнительные каналы для представления характеристического сигнала,

преобразующее средство для переноса характеристического сигнала посредством преобразования по меньшей мере трех абсолютных компонентов характеристического сигнала, связанных с соответствующими дополнительными каналами, в по меньшей мере два разностных компонента характеристического сигнала, причем каждый из по меньшей мере двух разностных компонентов можно получать посредством соответствующего арифметического преобразования, учитывая по меньшей мере два из по меньшей мере трех абсолютных компонентов, причем арифметическое преобразование содержит аддитивные и субтрактивные коэффициенты, помеховую часть сигнала по меньшей мере частично подавляют в переносимом сигнале,

извлекающее средство для извлечения сигнала жизнедеятельности из переносимого сигнала, предпочтительно сигнал жизнедеятельности извлекают с учетом аддитивного или субтрактивного выражения или отношения по меньшей мере двух разностных компонентов.

Движение объекта и изменение условий освещения составляют основные проблемы при обнаружении сигнала, в частности, когда требуется моментальное обнаружение сигнала. Например, обнаруживаемые изменения освещения могут быть обусловлены движением объекта. В частности, это применимо, когда слежение за объектом имеет ограничения, такие как временная задержка, или даже когда освещение подходит только в очень маленькой области. Кроме того, условия освещения могут ухудшаться из-за нестабильных источников освещения, например, меняющегося окружающего света.

Значительную часть связанных с освещением возмущений можно объяснить зеркальным отражением. Коэффициент зеркального отражения представляет собой ʺидеальноеʺ отражение падающего излучения на границе раздела. В основном, падающий луч соответствует отраженному лучу. Угол отражения равен углу падения. Другими словами, зеркальное отражение подразумевает зеркальноподобное отражение на поверхностях и границах раздела. Кроме того, отраженный луч многое говорит об источнике электромагнитного излучения, а именно об источнике освещения. Эта зависимость была использована.

Понятно, что преимущественно диффузное отражение предоставляет желаемые сигналы жизнедеятельности. Диффузное отражение по существу содержит отражение тела вместо отражения границы раздела. Например, на отражение тела влияют небольшие изменения цвета области тела, представляющей интерес. Изменения цвета могут быть вызваны, среди прочего, пульсацией сосудов из-за циркуляции крови. Из них можно получать желаемые сигналы жизнедеятельности. Кроме того, может в определенной степени происходить поглощение падающего излучения. Однако, поддающиеся обнаружению отраженные сигналы наиболее вероятно содержат часть, вызывающую помехи в зеркальном отражении. Зеркальное отражение в основном подразумевает отражение падающего излучения без влияния свойств объекта, присутствующего под границей раздела, например, верхней поверхности кожи. В частности потеющие области кожи и жирные или сальные области кожи очень восприимчивы к зеркальным отражениям. В определенных условиях, например, при занятиях спортом, тренировках, тяжелом физическом труде или даже болезни большая часть электромагнитного излучения, отраженного объектом, может быть связана с коэффициентом зеркального отражения. Таким образом, полагают, что характеристический сигнал имеет плохое, т.е. обоснованно низкое, отношение сигнала к шуму.

Дополнительные неблагоприятные эффекты, оказываемые на отношение сигнала к шуму, могут возникать, когда объект, представляющий интерес, имеет темный цвет кожи. В основном, темные цвета поглощают большую часть падающего излучения, чем светлые цвета. Следовательно, объекты, имеющие светлый цвет кожи, поглощают меньше излучения. Поскольку только отраженное излучение может нести желаемые сигналы, отношение сигнала к шуму еще больше ухудшается для темной кожи.

В качестве примера, поток данных можно захватывать посредством датчика на устройстве с зарядовой связью (CCD). Обычно, интересующий объект, например, захватываемый посредством одного CCD пикселя, или пиксельного массива, охватывает части излучения, свойственные непоказательному зеркальному отражению и показательному диффузному отражению. Кроме того, при суммировании захватываемого излучения паттерна пикселей, наиболее вероятно комбинацию (диффузного) рассеивающего отражения плюс идеальное (зеркальное) отражение можно заключать во вводимые данные.

Настоящее изобретение основано на идее о том, что, когда применяют дополнительное пространство сигналов, характеристический сигнал в основном состоит из компонентов, связанных с отдельными каналами, или, так сказать, осями. Дополнительное пространство сигналов может быть связано с пространством дифференцированных сигналов или моделью сигнала. В основном, в пространстве дифференцированных сигналов используют другой подход для составления характеристического сигнала. Среди других возможных компонентов, модель дифференцированного сигнала или представление сигнала основано на разностных компонентах вместо абсолютных компонентов. Предпочтительно, разностные компоненты делают возможным представление сигнала, где зеркальное отражение можно подавлять, по меньшей мере, в определенной степени.

Другими словами, когда переносят характеристический сигнал на модель дифференцированного сигнала, между прочим, значимые части помеховой части сигнала можно устранять из характеристического сигнала. В характеристическом сигнале можно по меньшей мере частично компенсировать движение объекта и/или непоказательное отражение тела. Отношение сигнала к шуму можно усовершенствовать таким образом. Тем самым, можно упрощать анализ нисходящего сигнала, даже в существенно сложных условиях. Кроме того, требуемый объем данных можно снизить, поскольку требуется меньше ʺканаловʺ для того, чтобы нести желаемые сигналы жизнедеятельности.

Не стоит и говорить о том, что дополнительные меры по оптимизации сигнала можно применять к потоку данных, содержащему характеристические сигналы. Эти меры могут включать компенсацию движения, обнаружение паттернов, например, обнаружение лица, или меры по нормализации.

Нормализация может делать компоненты сигнала по меньшей мере частично независящими от общих возмущений. Стоит напомнить, что, в этом контексте, в повседневных условиях сигналы, представляющие интерес, очень малы по сравнению с непоказательными возмущениями.

Поток данных может содержать последовательность данных, например, последовательность кадров изображения, содержащих такую цветовую информацию, как RGB изображения. Кадры изображения могут представлять объект, представляющий интерес, и дополнительные элементы. В основном, дополнительные элементы не являются показательными для желаемых сигналов, подлежащих извлечению из потока данных.

Существует несколько вариантов осуществления преобразующего средства и извлекающего средства. В первом, довольно простом варианте осуществления оба, детекторное средство и преобразующее средство, реализованы посредством блока обработки, в частности, блока обработки персонального компьютера или мобильного устройства, который приводят в действие посредством соответствующих логических команд. Такой блок обработки также может содержать подходящие интерфейсы ввода и вывода.

Однако, в альтернативе, каждое из преобразующего средства и извлекающего средства может быть реализовано посредством отдельного блока обработки, который приводят в действие или можно приводить в действие посредством соответствующих команд. Таким образом, каждый соответствующий блок обработки можно адаптировать для его конкретной цели. Следовательно, можно применять распределение заданий, где обработка отдельных заданий, например, их исполнение, происходит на одном процессоре многопроцессорного блока обработки, или, снова возвращаясь к персональному компьютеру, задания, связанные с обработкой изображения, исполняют на процессоре изображений, тогда как другие рабочие задачи исполняют в центральном блоке обработки.

Не стоит и говорить о том, что субтрактивное выражение также можно рассматривать как аддитивное выражение, содержащее отрицательные коэффициенты, по меньшей мере, частично.

Согласно дополнительному аспекту изобретения, преобразующее средство дополнительно адаптируют для переноса характеристического сигнала с учетом арифметического преобразования, где арифметическое преобразование включает по меньшей мере частично вычитание по меньшей мере одного из по меньшей мере трех абсолютных компонентов из оставшихся абсолютных компонентов, и где арифметическое преобразование для каждого из по меньшей мере двух разностных компонентов содержит коэффициенты по меньшей мере по существу суммируемые до нуля.

Например, преобразование может соответствовать следующей схеме

где (Δ₁ Δ₂)^T представляет разностные компоненты, где (R G B)^T представляет абсолютные компоненты, где a₁, a₂, a₃ и b₁, b₂, b₃ представляют коэффициенты, и где a₁+a₂+a₃=0 и b₁+b₂+b₃=0. Вектор (R G B)^T может быть представлен в дополнительном пространстве сигналов.

В качестве примера, в предпочтительном варианте осуществления коэффициенты могут иметь следующие значения: a₁=1, a₂=-1, a₃=0 и b₁=1, b₂=1, b₃=-2.

В другом предпочтительном варианте осуществления коэффициенты могут принимать следующие значения: a₁=0,5, a₂=-0,5, a₃=0 и b₁=0,25, b₂=0,25, b₃=-0,5.

Эти варианты осуществления позволяют значительно улучшить отношение сигнала к шуму, что содействует дальнейшему анализу сигнала. В этой связи, необязательное обобщенное дополняющее выражение для членов Δ₁ и Δ₂ можно читать следующим образом: Δ₁^*=cos(φ)Δ₁+sin(φ)Δ₂и Δ₂^*=sin(φ)Δ₁+cos(φ)Δ₂, где 0<φ<2π. Таким образом, подходящие разностные компоненты можно выбирать из возможного набора членов извлекаемых разностных компонентов Δ₁^* и Δ₂^*, все еще отвечающих изложенным выше требованиям. Кроме того, для некоторых вариантов осуществления может быть предпочтительным, чтобы оба члена разностных компонентов Δ₁ и Δ₂ (или, Δ₁^* и Δ₂^*), определяемые посредством арифметического преобразования, в конечном итоге имели одинаковые знаки.

Приведенную выше схему можно дополнительно расширить на

в случае, если предпочтительно сохранять информацию о яркости. Коэффициенты l₁, l₂, l₃ могут отвечать требованию l₁+l₂+l₃=1. Например, коэффициенты могут иметь следующие значения: l₁=0,33, l₂=0,33, l₃=0,33. Однако информация о яркости более не требуется обязательно для извлечения желаемых сигналов жизнедеятельности.

Разумеется, что для некоторых применений символ ʺ=ʺ можно заменить на ʺ≈ʺ, не отступая от объема настоящего описания.

Например, созданные PPG подходы в основном могут использовать отношение двух отдельных (абсолютных) компонентов сигнала, например, отношение между красными и инфракрасными сигналами, или отношение между красными и зелеными сигналами. Для дальнейшего рассмотрения, можно строить график зависимости отношения от времени. Небольшие периодические изменения отношения могут делать возможной оценку желаемых сигналов.

Полагая, что на подаваемые абсолютные сигналы одновременно оказывают влияние (например, идентично влияет белое осветительное средство) меняющиеся условия освещения (например, изменяющееся зеркальное отражение), предлагается основать обнаружение сигнала на отношении разностных сигналов, подлежащих извлечению из абсолютных сигналов. Этот аспект происходит из идеи о том, что непоказательное зеркальное отражение в основном аналогичным образом присутствует в абсолютных сигналах, например, красном сигнале, зеленом сигнале и синем сигнале. Когда сравнивают по меньшей мере два из этих сигналов, например, когда из них извлекают разностный сигнал, можно делать предположение о том, что зеркальное отражение по меньшей мере по существу подавляют в разностном сигнале.

Другими словами, с точки зрения векторного представления, абсолютные сигналы, а именно по меньшей мере три абсолютных компонента, можно считать компонентами вектора, представляющего характеристический сигнал. Каждый из по меньшей мере двух разностных компонентов можно получать посредством применения указанного преобразования к по меньшей мере двум из по меньшей мере трех абсолютных компонентов. Разумеется, каждый из по меньшей мере трех абсолютных компонентов следует учитывать для определения по меньшей мере одного из по меньшей мере двух разностных компонентов. Таким образом, когда рассматривают вместе, разностные компоненты все еще могут представлять каждый из исходных абсолютных компонентов, по меньшей мере до определенной степени. Вектор характеристического сигнала, имеющий по меньшей мере три компонента, можно заменять для дополнительных мер по обнаружению сигнала на разностный вектор, содержащий меньшее число компонентов, например, уменьшенное на один, когда сравнивают с компонентами вектора характеристического сигнала. ʺСокращенныйʺ компонент представляет часть коэффициента зеркального отражения, по меньшей мере, до определенной степени.

Однако, помимо этого, вектор характеристического сигнала также можно считать линейной комбинацией показательного вектора, представляющего физиологическую информацию, представляющую интерес, и непоказательного вектора, представляющего часть зеркального отражения.

Не стоит и говорить о том, что дополнительные помеховые части могут содержаться в векторе характеристического сигнала. Однако, настоящее изобретение в первую очередь направлено на вопросы зеркального отражения и вопросы движения объекта, связанные с ними.

Согласно следующему варианту осуществления устройства, пространство сигналов представляет собой пространство сигнала дополнительного цвета, где по меньшей мере три абсолютных компонента представляют три отдельных цветовых компонента, обозначаемых посредством дополнительных каналов, где дополнительные каналы связаны с определенными спектральными частями.

Например, можно применять пространство сигналов RGB. Альтернативные пространства сигналов могут содержать или быть извлечены из сигналов CIE XYZ, HSV, HSL, sRGB и xvYCC. Также можно использовать их производные. Следует отметить, что в основном линейные сигналы RGB можно использовать для обнаружения желаемого сигнала. Следовательно, нелинейные пространства сигналов (например, сигналов с гамма-коррекцией) можно преобразовывать соответствующим образом. Можно дополнительно предусмотреть комбинирование нескольких отдельных пространств сигналов по меньшей мере частично с тем, чтобы предоставить более широкий спектральный базис для требуемых процессов анализа. Например, также можно применять так называемые сигналы RGBY. В пространстве сигналов RGBY в дополнение к красному, зеленому и синему, также желтые сигналы могут нести цветовую информацию.

В случае, если вводимый поток данных связан с субтрактивной цветовой моделью, например, CMYK, данные можно переносить в соответствии с тем, чтобы достигать дополнительного пространства сигналов.

Дополнительные спектральные компоненты можно использовать для извлечения желаемого сигнала(ов) жизнедеятельности из потока данных. В этой связи, также можно применять компоненты инфракрасного излучения. Например, отношение между красным и инфракрасным сигналами может быть очень показательным для желаемых сигналов. Также инфракрасное излучение может зависеть от коэффициента зеркального отражения.

Кроме того, пространство сигналов может быть показательным для информации о яркости и информации о цветности, информацию о цветности можно представлять посредством по меньшей мере двух разностных компонентов.

Для обнаружения желаемого сигнала(ов), представляющего интерес, предпочтительно использовать преимущественно информацию о цветности. Таким образом, зеркальные отражения, по существу влияющие на информацию о яркости, можно ʺигнорироватьʺ. Другими словами, использование информации о цветности, представленной посредством (цветовых) разностных сигналов, может сделать переносимый сигнал по существу независимым от преимущественно помехового компонента яркости. Следует понимать, что предпочтительно используют линейные сигналы. Нелинейные сигналы, например, сигналы с гамма-коррекцией, можно (повторно) преобразовывать соответствующим образом.

Согласно еще одному дополнительному варианту осуществления, информация о яркости по существу приведена в соответствие с элементом показателя яркости в пространстве сигналов, элемент показателя яркости является по существу показательным для выбранного источника электромагнитного излучения.

Предпочтительно элемент показателя яркости представляет ожидаемую или измеряемую характеристику источника света, например, цвет источника света или цветовую температуру источника излучения.

Источник электромагнитного излучения может быть реализован посредством искусственных источников света, солнечного света, источников излучения, испускающих излучение, имеющее невидимые компоненты, или их сочетаний. Излучение можно направлять непосредственно на объект, представляющий интерес. Также можно применять непрямое излучение, например, окружающий свет.

Для большинства применений можно легко допустить, что источник излучения, а именно источник света, испускает в основном чистый белый свет. Таким образом, предполагая дополнительное пространство сигналов, состоящее из трех цветовых каналов, элемент показателя яркости можно представлять посредством диагонального вектора, пересекающего пространство сигналов. Например, точку черного, показывающую наименьшее значение яркости, можно реализовать посредством нулевой точки пространства сигналов (0, 0, 0). Точка черного может совпадать с общей начальной точкой осей, представляющих аддитивные компоненты, например, красный, зеленый и синий. В пространстве сигналов может быть расположена точка белого, диагонально противоположная точке черного. Точка белого может обозначать точку наибольшего значения яркости. В случае, если пространство сигналов представляет собой ʺединичноеʺ пространство сигналов, точка белого может быть реализована посредством точки (1, 1, 1). Точка белого может дополнительно обозначать конечную точку элемента показателя яркости. Так, с учетом этих допущений, элемент показателя яркости можно реализовать посредством вектора (1, 1, 1)^T в пространстве сигналов.

Согласно дополнительному аспекту устройства, по меньшей мере два разностных компонента являются по существу ортогональными элементу показателя яркости, предпочтительно по меньшей мере два разностных компонента по существу ортогональны друг другу.

Это применимо, в частности, когда с соответствующими компонентами обращаются с точки зрения векторного представления. Диагональную плоскость, пересекающую пространство сигналов и являющуюся по существу ортогональной элементу показателя яркости, можно считать плоскостью цветности. Плоскость цветности представляет ʺсрезʺ пространства сигналов, который по существу не зависит информации о яркости.

Согласно дополнительному варианту осуществления устройства, по меньшей мере один по меньшей мере частично периодический сигнал жизнедеятельности выбирают из группы, состоящей из частоты сердечных сокращений, сердцебиения, частоты дыхания, вариабельности частоты сердечных сокращений, волн Траубе-Геринга-Майреа и насыщения кислородом.

Предпочтительно по меньшей мере некоторые из этих сигналов жизнедеятельности можно преобразовывать друг в друга. Небольшие колебания характеристических сигналов можно анализировать и интерпретировать с тем, чтобы прийти к обнаружению желаемых сигналов жизнедеятельности. Кроме того, понятно, что, в целом, желаемый сигнал(ы) жизнедеятельности можно получать непосредственно или опосредованно из по меньшей мере одного по меньшей мере частично периодического сигнала, который показывает объект, представляющий интерес. Не стоит и говорить о том, что устройство и способ по изобретению можно комбинировать с дополнительными обнаруживающими и анализирующими мерами с тем, чтобы дополнительно улучшать извлечение сигнала.

Как указано выше, в фотоплетизмографии можно использовать отношение двух отдельных (абсолютных) компонентов сигнала, например, отношение между красным и зеленым сигналами. Например, можно применять нормализацию, где красный и зеленый сигналы делят на соответствующие им средние значения (по времени). В частности, этот подход применяют, когда абсолютные компоненты с малой вероятностью приобретают нулевые значения. В обычных условиях ни красный (или средний красный) сигнал, ни зеленый (или средний зеленый) сигнал не станет равен нулю, так что деление на ноль маловероятно. В основном, такой подход также можно применять к разностным компонентам.

Однако, в определенных условиях отношение разностных компонентов (а также отношение абсолютных компонентов) может вести к неправильному члену деления на ноль. Это справедливо, в частности, когда выбранные части (временной частоты) разностных компонентов, а также их временные средние значения, или увеличиваются или уменьшаются. Например, удаление непоказательных спектральных частей может вести к тому, что обработанные разностные компоненты более не проявляют ʺстабильныеʺ части. Следовательно, их среднее значение потенциально может стать равно нулю. Таким образом, общая нормализация с учетом средних значений может столкнуться со случаем деления на ноль. Следовательно, простой учет отношения между двумя разностными компонентами может столкнуться с дополнительными трудностями. Возможным решением этого исхода может быть преобразование члена отношения (частного). Например, логарифмические тождества можно считать допускающими альтернативное представление логарифма частного, а именно разности между логарифмом числителя частного и логарифмом знаменателя частного. Кроме того, учитывая расширение Тейлора для логарифмов и предполагая ожидаемые значения логарифмических членов, (обратная) аддитивная комбинация двух разностных компонентов все еще делает возможным обнаружение желаемых сигналов. В этом контексте, ссылаются на соответствующие уравнения, изложенные ниже применительно к подробному описанию образцового варианта осуществления. Кроме того, следует напомнить, что желаемые сигналы, например, частота сердечных сокращений, в основном можно извлекать посредством анализа небольших временных вариаций характеристических сигналов вместо их абсолютных значений.

Однако, согласно альтернативному подходу, желаемые сигналы жизнедеятельности в действительности можно извлекать с учетом отношения между по меньшей мере двумя разностными компонентами. В этой связи, при нормализации, сталкиваясь с указанной выше ситуацией деления на ноль, рекомендуют применять нормализацию разностных компонентов, основанную на делении на соответствующее им стандартное отклонение вместо соответствующего им среднего значения. Этот подход основан на идее о том, что амплитуды используемых разностных компонентов по меньшей мере частично пропорциональны их средним значениям.

Кроме того, в еще одном другом варианте осуществления, например, когда субтрактивное выражение используют разностные компоненты, дополнительно предпочтительно, чтобы устройство содержало взвешивающее средство для взвешивания по меньшей мере двух разностных компонентов с тем, чтобы получать взвешенный переносимый сигнал из переносимого сигнала с учетом по меньшей мере двух взвешенных разностных компонентов, предпочтительно взвешивание направлено на то, чтобы минимизировать разброс взвешенного переносимого сигнала.

Взвешивающее средство может вносить вклад в дополнительное улучшение обнаружения сигнала. Взвешивающее средство может содержаться между преобразующим средством и извлекающим средством. Также взвешивающее средство можно реализовать посредством общего блока обработки.

Разброс также можно обозначать статистической дисперсией, статистической вариабельностью или вариацией. Например, разброс может быть представлен посредством значений дисперсии или стандартного отклонения.

В отношении подхода разностных компонентов по изобретению, дополнительно предпочтительно сигнал, представляющий интерес, извлекать с учетом взвешенной суммы (или разности) по меньшей мере двух разностных сигналов. Взвешивающее средство может давать возможность моментального определения весового коэффициента. Дополнительные подходы могут быть предусмотрены, не отступая от объема настоящего описания.

Кроме того, в этом варианте осуществления разработано, что взвешивание содержит определение значения отклонения, предпочтительно стандартного отклонения, каждого из по меньшей мере двух разностных компонентов, где значение отклонения каждого из по меньшей мере двух разностных компонентов определяют с учетом их временных вариаций в пределах скользящего окна, применяемого к последовательности каждого из по меньшей мере двух разностных компонентов.

Значение отклонения может быть показательным для статистической дисперсии каждого из по меньшей мере двух разностных компонентов. Таким образом, получаемая взвешенная сумма может иметь очень маленькую дисперсию. Таким образом, обнаружение сигнала дополнительно можно усовершенствовать. Это применимо, в частности, когда общие возмущения (т.е. не свойственные зеркальному отражению), являются очень большими по сравнению с желаемыми сигналами, представляющими интерес.

Согласно еще одному дополнительному варианту осуществления устройства, по меньшей мере одно из преобразующего средства и извлекающего средства дополнительно адаптируют для того, чтобы нормализовать переносимый сигнал с учетом значения его отклонения, предпочтительно стандартного отклонения, в пределах скользящего окна, применяемого к последовательности переносимого сигнала.

Таким образом, желаемые сигналы можно дополнительно улучшать посредством удаления статистической дисперсии, отражающей помеховое общее отклонение. В частности, амплитуду сигнала, представляющего интерес, дополнительно можно ʺстабилизироватьʺ таким образом.

По другому аспекту, устройство дополнительно содержит анализирующее средство, анализирующее средство содержится в извлекающем средстве или соединено с ним, где анализирующее средство адаптируют для частотного анализа по меньшей мере одного по меньшей мере частично периодического сигнала жизнедеятельности, предпочтительно анализирующее средство дополнительно адаптируют для фильтрации обработанного переносимого сигнала и для усиления компонента сигнала в полосе частот между 0,2 Гц и 10 Гц, предпочтительно между 0,5 Гц и 3,5 Гц. Таким образом, даже дополнительные помеховые компоненты сигнала, не отражающие желаемые сигналы жизнедеятельности, можно удалять из потока данных.

Согласно еще одному дополнительному аспекту, устройство содержит блок обработки, содержащий преобразующее средство, извлекающее средство и анализирующее средство. Также взвешивающее средство можно реализовать посредством блока обработки. Блок обработки может представлять собой часть персонального компьютера, мобильного устройства или даже мобильный телефон.

Согласно другому варианту осуществления устройства, предпочтительно по меньшей мере одно из преобразующего средства, извлекающего средства и анализирующего средства дополнительно адаптировать для доставки сжатого выходного сигнала, где выходной сигнал содержит информацию о яркости, представленную посредством сигнала яркости, и информацию о цветности, представленную посредством по меньшей мере двух разностных компонентов, где выборочные коэффициенты сжатия применяют к информации о яркости и информации о цветности, где информацию о цветности сжимают с меньшим коэффициентом сжатия, чем информацию о яркости.

Сжатие с более низким коэффициентом сжатия эквивалентно сжатию с более высокой скоростью передачи данных (скоростью цифрового потока).

Сжатие для каждого из выходных компонентов можно осуществлять с использованием постоянных скоростей цифрового потока или переменных скоростей цифрового потока. Отдельные коэффициенты сжатия учитывают требуемую плотность информации, облегчающую обнаружение сигнала. Поскольку информацию о яркости в основном можно не учитывать для обнаружения и вычисления желаемых сигналов, нет необходимости держать и хранить наименьшие изменения сигнала информации о яркости. С другой стороны, сигналы, представляющие интерес, преимущественно представлены небольшими изменениями в разностных компонентах. Таким образом, разумно применять более высокую скорость цифрового потока для информации о цветности. В конечном итоге, обрабатываемые данные можно хранить или буферизовать. Дополнительно можно давать возможность дополнительной последующей обработки. Кроме того, также в случае, если информацию о яркости сохраняют, последующее представление потока (обработанных) данных, например, представление видео, все еще возможно. Следовательно, может быть достаточно сохранять один формат принимаемых и обрабатываемых данных.

Кроме того, предпочтительно устройство содержит средство компенсации движения. Компенсация движения может быть направлена по меньшей мере на одно из движения объекта и движения сенсорного средства, а именно движения камеры.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения представлен способ для извлечения информации из обнаруживаемых характеристических сигналов, который включает в себя этапы:

приема потока данных, который можно извлекать из электромагнитного излучения, отражаемого объектом, поток данных содержит непрерывный или дискретный характеристический сигнал, содержащий физиологическую информацию и помеховую часть сигнала, физиологическая информация представляет по меньшей мере один по меньшей мере частично периодический сигнал жизнедеятельности, помеховая часть сигнала представляет по меньшей мере одно из части движения объекта и/или непоказательной отраженной части, характеристический сигнал ассоциирован с дополнительным пространством сигналов, пространство сигналов содержит дополнительные каналы для представления характеристического сигнала,

переноса характеристического сигнала посредством преобразования по меньшей мере трех абсолютных компонентов характеристического сигнала, связанных с соответствующими дополнительными каналами, по меньшей мере в два разностных компонента характеристического сигнала, где каждый из по меньшей мере двух разностных компонентов можно получать посредством соответствующего арифметического преобразования, учитывая по меньшей мере два из по меньшей мере трех абсолютных компонентов, где арифметическое преобразование содержит аддитивные и субтрактивные коэффициенты, непомеховую часть сигнала по меньшей мере частично подавляют в переносимом сигнале,

извлечения сигнала жизнедеятельности из переносимого сигнала, предпочтительно сигнал жизнедеятельности с учетом аддитивного или субтрактивного выражения или отношения по меньшей мере двух разностных компонентов.

Предпочтительно, способ можно осуществлять с использованием устройства для извлечения информации по изобретению.

Согласно еще одному дополнительному аспекту изобретения представлена компьютерная программа, компьютерная программа содержит средство программного кода для предписания компьютеру осуществлять этапы способа для извлечения информации по изобретению, когда указанную компьютерную программу осуществляют на компьютере.

Предпочтительные варианты осуществления изобретения определены в зависимых пунктах формулы изобретения. Следует понимать, что заявленный способ имеет схожие и/или идентичные предпочтительные варианты осуществления в виде заявленного устройства и как определено в зависимых пунктах формулы изобретения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Эти и другие аспекты по изобретению станут понятны из и разъяснены со ссылкой на варианты осуществления, описанные далее в настоящем документе. На следующих чертежах:

на фиг. 1 представлена схематическая иллюстрация общего вида устройства, в котором настоящее изобретение можно использовать,

на фиг. 2 представлена схематическая иллюстрация модели коэффициента отражения, в которой используют подход отражения тела и отражения границы раздела,

на фиг. 3 представлена образцовая схематическая иллюстрация пространства сигналов, содержащего элемент показателя, представляющего характеристический сигнал,

на фиг. 4a и 4b представлен объект, представляющий интерес, освещенный источником электромагнитного излучения, к которому применяют образцовый паттерн обнаружения,

на фиг. 5a и 5b представлена дополнительная иллюстрация пространства сигналов согласно фиг. 3, пространство сигналов дополнительно показывает информацию о яркости,

на фиг. 6a и 6b представлена дополнительная иллюстрация пространства сигналов согласно фиг. 3,

на фиг. 7a и 7b представлена образцовая схематическая иллюстрация упрощенного пространства сигналов в качестве пояснения,

на фиг. 8 изображены три диаграммы, каждая показывает спектрограмму физиологической информации, получаемой от объекта, представляющего интерес, в первом образцовом случае применения,

на фиг. 9 изображены две диаграммы, каждая показывает спектрограмму физиологической информации, получаемой от объекта, представляющего интерес, во втором образцовом случае применения, и

на фиг. 10 представлена иллюстративная блочная диаграмма, представляющая несколько этапов варианта осуществления способа в соответствии с изобретением.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

На фиг. 1 представлена схематическая иллюстрация устройства для извлечения информации, которое обозначено номером позиции 10. Например, устройство 10 можно использовать для регистрации кадров изображения, представляющих объект 12. Кадры изображения можно получать из электромагнитного излучения 14, отражаемого объектом 12. Объектом 12 может являться человек или животное или, в целом, живое существо. Кроме того, объект 12 может быть частью человека, очень показательной в отношении желаемого сигнала, например, частью лица, или, в целом, частью кожи.

Источник излучения, такой как солнечный свет 16a или искусственный источник излучения 16b, а также комбинация нескольких источников излучения могут влиять на объект 12. Источник излучения 16a, 16b в основном испускает падающее излучение 18a, 18b, которое падает на объект 12. Для извлечения информации из зарегистрированных данных, например, последовательности кадров изображения, определенную часть объекта 12 можно обнаруживать с помощью сенсорного средства 24. Сенсорное средство 24 можно реализовать, в качестве примера, посредством камеры, адаптированной для того, чтобы захватывать информацию, относящуюся по меньшей мере к спектральному компоненту электромагнитного излучения 14. Не стоит и говорить о том, что устройство 10 также можно адаптировать для того, чтобы обрабатывать входные сигналы, а именно поток вводимых данных, уже зарегистрированный предварительно, и в то же время сохраненные или буферизованные. Как указано выше, электромагнитное излучение 14 может содержать непрерывный или дискретный характеристический сигнал, который может быть очень показательным по меньшей мере для одного по меньшей мере частично периодического сигнала жизнедеятельности 20. Характеристический сигнал можно реализовать посредством потока 26 (вводимых) данных. На фиг. 1 сигнал жизнедеятельности 20 может допускать некоторые заключения, касающиеся частоты сердечных сокращений, сердцебиения, вариабельности частоты сердечных сокращений, частоты дыхательных движений или даже насыщения кислородом.

Известные способы получения таких сигналов жизнедеятельности могут включать, например, тактильный мониторинг частоты сердечных сокращений, электрокардиографию или пульсовую оксиметрию. Однако для этой цели требовался назойливый мониторинг. Как указано выше, альтернативный подход направлен на неназойливое удаленное измерение с использованием способов обработки изображений.

Поток 26 данных, содержащих непрерывный или дискретный характеристический сигнал, можно доставлять из сенсорного средства 24 в интерфейс 28. Разумеется, также буферное средство может располагаться между сенсорным средством 24 и интерфейсом 28. За интерфейсом 28 предусмотрено преобразующее средство 30, которое адаптируют для того, чтобы переносить характеристический сигнал, все еще заключенный в принимаемом потоке 26’ данных. Преобразование может включать арифметическое преобразование, ведущее к разностным сигналам вместо абсолютных сигналов. Разностные сигналы менее показательны в отношении помеховых компонентов характеристических сигналов в потоке 26 данных. Таким образом, переносимый сигнал 32 может представлять собой выходные данные для последующего анализа.

Кроме того, может следовать взвешивающее средство 34, которое адаптируют для взвешивания выражения, содержащего разностные компоненты. Взвешивающее средство 34 проиллюстрировано штриховой линией, показывающей, что взвешивающее средство 34 можно считать необязательным. Необязательно взвешенный переносимый сигнал обозначен номером позиции 36.

Затем в устройстве 10 может содержаться извлекающее средство 38. Извлекающее средство 38 можно адаптировать для извлечения сигнала жизнедеятельности 20 из по меньшей мере одного из сигнала 32 потока переносимых данных и сигнала 36 потока взвешенных переносимых данных. Например, извлекаемый сигнал может быть показательным в отношении аддитивного или субтрактивного выражения двух из разностных компонентов. Таким образом, отношение разностных компонентов можно выражать упрощенным образом.

Кроме того, может следовать анализирующее средство 42, в которое извлекаемый сигнал 40 можно доставлять из извлекающего средства 38. Анализирующее средство 42 можно адаптировать для дальнейшей обработки извлекаемого сигнала 40, например, обнаружения главного пика сигнала, такого как доминирующий пик частоты сердечных сокращений. В этой связи, анализирующее средство 42 можно применять для выделения и усиления желаемого компонента сигнала, даже более показательного в отношении сигнала жизнедеятельности 20, представляющего интерес, из общего сигнала, доставляемого в него.

Преобразующее средство 30, взвешивающее средство 34, извлекающее средство 38 и анализирующее средство 42 могут быть совместно реализованы посредством общего блока обработки 44, например, центрального блока обработки, имеющего один процессор или множество процессоров. Также интерфейс 28 можно соединять с ним в общем блоке обработки 44, вмещающем соответствующие подкомпоненты. В качестве примера, блок обработки 44 можно реализовать посредством персонального компьютера, управляемого соответствующими логическими командами. В случае, если сенсорное средство 24 также совместно соединено с интерфейсом 24 посредством аппаратного обеспечения, захватывающий блок, расположенный на более высоком уровне, может вмещать соответствующие подкомпоненты.

Однако, в альтернативе, можно предусмотреть комбинирование отдельного сенсорного средства 24 с блоком обработки 44. Это соединение можно устанавливать посредством кабельных линий или посредством беспроводных линий. Вместо сенсорного средства 24 также накопительное средство, содержащее предварительно зарегистрированные данные, можно соединять с блоком обработки 44.

Как указано выше, преобразующее средство 30 дополнительно можно адаптировать для того, чтобы осуществлять некоторую предварительную обработку принимаемых данных с тем, чтобы уже увеличивать отношение сигнала к шуму при подготовке к последующему анализу, направленному на желаемые сигналы жизнедеятельности.

Штриховые стрелки 46a, 46b, 46c, 46c иллюстрируют, что обработанные данные можно выводить на нескольких этапах устройства 10 для дальнейшей обработки за пределами устройства 10. Данные, которые можно доставлять по стрелкам 46a, 46b, 46c, 46c, можно хранить или буферизовать для последующей обработки. Кроме того, выводимые данные можно использовать для представления потока данных (изображения).

В следующем разделе описан образцовый подход к удаленной фотоплетизмографии с использованием нескольких аспектов устройства и способа по изобретению. Следует понимать, что отдельные этапы и признаки показанного подхода можно извлекать из контекста подхода. Эти этапы и признаки, следовательно, могут быть частью отдельных вариантов осуществления, также входящих в объем изобретения.

Как обозначено выше, продемонстрирован неназойливый мониторинг сигналов жизнедеятельности с использованием видеокамеры, также обозначаемый как удаленная фотоплетизмография. В основном, алгоритмы могут совмещать средний тон кожи объекта, например, человека, который изменяется вместе с объемом крови и оксигенацией крови.

В классическом (не удаленном) подходе к фотоплетизмографии, сокращение сердца можно обнаруживать в нормализованном соотношении красных и зеленых цветовых компонентов. Также можно использовать отношение красных и инфракрасных спектральных компонентов. Основные фотоплетизмографические устройства могут содержать назойливые крепления, накладываемые на кончик пальца или мочку уха объекта, подлежащего наблюдению. Таким образом, эти подходы могут влечь за собой некомфортное ощущение при применении.

Указанная нормализация может быть направлена на нормализацию на основе времени. Например, красные цветовые компоненты можно нормализовать посредством вычисления:

и аналогичным образом для зеленого, где n-k можно выбирать так, чтобы охватывать по меньшей мере определенное количество сокращений сердца.

Нормализация может быть направлена на то, чтобы сделать амплитуду сокращения сердца независимой от мощности и цвета осветительного средства. Сам сигнал сокращения сердца ведет к:

Таким образом, независящих от освещения результатов можно достичь при условии, что наблюдаемые красные и зеленые сигналы являются результатом света, проходящего через кожу. Эти спектральные компоненты очень показательны в отношении желаемых сигналов. В неудаленном фотоплетизмографическом подходе условия мониторинга являются стабильными. Окружающим светом и искажениями из-за дополнительных вариаций освещения в основном можно пренебрегать. Обычно, неудаленные фотоплетизмографические устройства содержат стандартные источники света, испускающие излучение, направляемое непосредственно на часть, представляющую интерес, объекта, подлежащего мониторингу. Поскольку устройства можно плотно прикреплять к соответствующим областям кожи, можно избегать помеховых вариаций яркости, обусловленных удаленными источниками света.

В этих ʺлабораторныхʺ условиях отношение красного и зеленого преимущественно определяют по цвету кожи, который слегка колеблется в зависимости от сокращений сердца, но который можно считать постоянным для среднего отношения красного и зеленого до тех пор пока стабилен спектр осветительного средства (принадлежащего устройству).

Однако, на практике, когда применяют удаленные фотоплетизмографические подходы, например, PPG система на основе камеры, свет, отраженный от кожи, в основном содержит два компонента, которые могут быть описаны посредством так называемой двухцветной модели отражения. В этой связи отсылают к фиг. 2, которая иллюстрирует отражение падающего излучения 58 на границу раздела 50 между двумя средами 48, 52. Номер позиции 48 обозначает воздух, через который проходит падающее излучение 58. Номер позиции 52 обозначает кожную ткань, на которую направлено падающее излучение 58. Граница раздела 50 расположена между воздухом 48 и кожной тканью 52. Границу раздела 50 можно рассматривать как верхнюю поверхность кожи. Кожная ткань 52 может содержать красящее вещество 54, которое слегка колеблется вместе с сигналом, представляющим интерес, например, частотой сердечных сокращений. Граница раздела или верхняя поверхность 52 может содержать макроскопическую нормаль 56 к поверхности и микроскопические нормали 62 к поверхности, последние можно отнести к неровности микроскопической поверхности. Таким образом, даже падающее излучение 58, подвергаемое (идеальному) зеркальному отражению на границе раздела 50, может быть отражено под углом отражения, соответствующим микроскопической нормали 62 к поверхности, а не макроскопической нормали 56 к поверхности. Отраженное излучение обозначено номером позиции 64. Отраженное излучение, которое ожидают, исходя из макроскопической нормали 56 к поверхности, обозначено номером позиции 60. Однако, для следующего разъяснения микроскопическая нормаль 62 к поверхности может быть приравнена к макроскопической нормали 56 к поверхности.

Кроме того, происходит отражение значимого компонента падающего излучения 58 посредством красящего вещества 54 кожной ткани вместо границы раздела 50. Отражение может содержать множественные отражения, как показано номерами позиции 66, 66’, 66’’. Поскольку красящее вещество 54 кожной ткани распределено неравномерно в кожной ткани, и соответствующие цвета могут изменяться с течением времени, так называемое отражение тела можно считать по существу диффузным отражением. Отраженное излучение из-за отражения тела обозначено номером позиции 68. Таким образом, помимо компонента 64 зеркального отражения также компонент 68 диффузного рассеянного отражения может быть отражен объектом, представляющим интерес.

Таким образом, происходит отражение части падающего света или излучения посредством компонента диффузного отражения, а именно компонента 68 отражения тела, который прошел через кожу и представляет цвета кожи, включая их изменения из-за желаемых сигналов жизнедеятельности, например, частоты сердечных сокращений. Этот компонент отражения очень показателен в отношении сигналов, представляющих интерес.

Напротив, компонент 64 зеркального отражения, непосредственно отраженный на верхней поверхности 50 кожи, преимущественно является показательным в отношении цвета осветительного средства и не содержит значимых сигналов, представляющих интерес.

Следовательно, могут возникать две фракции излучения, отраженные объектом, представляющим интерес. В комбинации эти фракции формируют наблюдаемые характеристические сигналы, например, наблюдаемый цвет. Условия освещения могут меняться с течением времени, например, из-за движения объекта. Следовательно, также характеристические сигналы могут сильно меняться с течением времени.

В этой связи, на фиг. 3 изображено образцовое пространство 72 сигналов, например, цветовое пространство RGB. Пространство 72 сигналов содержит дополнительные каналы 74a, 74b, 74c, показательные в отношении спектральной информации, например, красного, зеленого и синего цветовых каналов. Согласно модели отражения, обозначенной выше, обнаруживаемый характеристический сигнал 76 может состоять из компонента 64 зеркального отражения и компонента 68 отражения тела. Компонент 64 зеркального отражения и компонент 68 отражения тела охватывают плоскость 70 отражения, в которой также может быть расположен обнаруживаемый характеристический сигнал 76. В качестве примера, пространство 72 сигналов можно считать ʺединичнымʺ пространством сигналов, где компоненты согласно дополнительным каналам 74a, 74b, 74c могут принимать значения между нулем и единицей. Можно предусмотреть дополнительные диапазоны значений, отличные от диапазона от нуля до единицы, которые обрабатывают соответствующим образом.

Например, характеристический сигнал 76 сможет быть составлен согласно следующему выражению:

где (R_ch G_ch B_ch)^T может соответствовать значению RGB обнаруживаемого цветного пикселя согласно дополнительным каналам 74a, 74b, 74c, где (R_b G_b B_b)^T и (R_s G_s B_s)^T могут обозначать направления компонента 68 отражения тела и компонента 64 зеркального отражения, и где m_b(i) и m_s(i) могут показывать величины 78, 80 соответствующих компонентов отражения 64, 68. Член m_b(i)⋅(R_b G_b B_b)^T можно считать очень показательным в отношении желаемого сигнала. Член m_s(i)⋅(R_s G_s B_s)^T можно считать очень показательным в отношении искажения из-за зеркального отражения.

Помимо этого, значимую часть падающего излучения 58 может поглощать кожная ткань объекта. В частности, темный цвет кожи поглощает значимые части падающего излучения.

На фиг. 4a и фиг. 4b представлен образцовый объект 12, представляющий интерес, на который воздействует падающее излучение 18, испускаемое источником излучения 16. В основном, проиллюстрирована часть головы объекта 12. Области кожи на части головы, которые не покрыты волосами или иным образом, например, головными уборами, очками или даже макияжем, можно считать потенциально очень показательными областями 84. Не стоит и говорить о том, что дополнительно кожу областей объекта 12, не проиллюстрированных на фиг. 4a, можно брать для обнаружения сигнала жизнедеятельности. Штриховые линии 86a, 86b, 86c, 86d показывают образцовые области лица, которые могут быть восприимчивы к зеркальным отражениям.

Понятно, что на зеркальное отражение влияет большое число факторов. Следовательно, зеркальное отражение не ограничено областями 86a, 86b, 86c, 86d. Таким образом, не стоит и говорить о том, что альтернативно области 86a, 86b, 86c, 86d могут быть в основном свободны от зеркального отражения в определенных условиях. В целом, области кожи, проявляющие склонность к тому, чтобы становиться сальными или потными, могут отражать основные части падающего излучения зеркальным образом.

Пунктирная линия показывает смещенный объект 12’. Движение объекта может представлять собой большую проблему для подходов обнаружения сигнала жизнедеятельности. Таким образом, вероятно, простое обнаружение и ʺпропускʺ областей 86a, 86b, 86c, 86d зеркального отражения считают не достаточным для моментального обнаружения сигнала двигающихся объектов 12.

Области 86a, 86b, 86c, 86d зеркального отражения в основном ʺзеркально отражаютʺ падающее излучение или свет. Другими словами, полагают, что области 86a, 86b, 86c, 86d имеют по существу те же дополнительные компоненты каналов, например, цветовые значения RGB, как испускающий источник 16.

Таким образом, на отношение двух аддитивных компонентов, например, на отношение красного и зеленого, влияет локальный (обнаруживаемый) компонент 64 зеркального отражения в общем отраженном излучении, а именно сигнал 76, представляющий интерес. Движение объекта в целом изменяет средний компонент 64 зеркального отражения области, представляющей интерес.

На фиг. 4b объяснен обычный подход к компенсации движения на основе пиксельного паттерна, или, в целом, к нормализации сигнала. Область, представляющую интерес, объекта 12 с фиг. 4b маскируют с использованием образцового пиксельного паттерна 88. Понятно, что пиксельный паттерн 88 охватывает как в основном показательные области отражения тела, так и в основном непоказательные области зеркального отражения. При агломерации соответствующих значений отдельных пикселей аддитивных компонентов можно получать среднее значение пикселя, а именно средний характеристический сигнал 76’. Средний характеристический сигнал 76’ можно использовать для дополнительной нормализации обнаруживаемых сигналов, например, характеристических сигналов 76, с учетом движения объекта, по меньшей мере, до определенной степени. Однако, обнаруживаемый характеристический сигнал 76’ все еще содержит часть зеркального отражения.

В дальнейшем пространство 72 сигналов и его компоненты можно считать представлением определенной области, представляющей интерес, объекта 12, которая может охватывать отдельный пиксель или, предпочтительно, агломерированную пиксельную область, охватывающую множество пикселей.

Два существенных момента возникают, когда зеркальное отражение подлежит учету для обнаружения желаемого сигнала. Во-первых, нормализация (на основе времени), предусмотренная в уравнении (1) и (2), более не применима и может изменяться с течением времени, поскольку она содержит зависящий от движения компонент зеркального отражения. Второй момент связан с тем фактом, что амплитуда сигнала, представляющего интерес, (например, HB, т.е. сердцебиение), в основном более не является постоянной, поскольку она пропорциональна только фракции излучения, которое отражается диффузно, а именно компоненту 68 отражения тела, тогда как нормализация (на основе времени) содержит также компонент 64 зеркального отражения.

Следовательно, удаленные PPG системы на основе камер высоко чувствительны к движению и/или изменению условий яркости. В дальнейшем обозначен образцовый подход для значительного снижения эффекта зеркального отражения. В подходе используют несколько аспектов настоящего изобретения.

Подход основан на идее о том, что цветовые разностные сигналы, а именно разностные компоненты, а не цветовые сигналы, а именно абсолютные компоненты, как раскрыто в способах известного уровня техники, можно брать для обнаружения сигналов жизнедеятельности. Таким образом, неблагоприятный эффект зеркально отраженного излучения можно устранять, по меньшей мере, до определенной степени.

Следовательно, последующее обнаружение сигнала выигрывает от значительно улучшенного отношения сигнала к шуму.

Кроме того, этот подход требует меньше информации, поскольку информацию о яркости, показательную в отношении мощности источника излучения 16, можно игнорировать. Однако, как изложено выше, информацию о яркости можно сохранять для последующей обработки, но одновременно сжимая с очень маленькой скоростью цифрового потока без неблагоприятных эффектов, оказываемых на обнаружение сигнала жизнедеятельности.

Образцовое численное описание объяснено в дальнейшем. Уравнение (2) можно переписать в следующей форме:

Логарифмическое выражение можно аппроксимировать посредством разложения Тейлора:

Таким образом, полагая, что аргументы логарифмических членов в ур. (3) очень близки к единице, конечная аппроксимация уравнения (3) может выглядеть следующим образом:

Следовательно, желаемый сигнал, представляющий интерес, например, частота сердечных сокращений (или сердцебиение), можно извлекать из небольшого сигнала, являющегося результатом разности или, так сказать, ʺаппроксимированного отношенияʺ двух сигналов. Оба сигнала R_n и G_n могут содержать большое отклонение или дисперсию. Следовательно, нормализации (на основе времени) должно быть уделено большое внимание.

С зеркальными отражениями нормализация уравнения (1) вероятно содержит ошибки, поскольку цвет кожи отличается от цвета осветительного средства, последнее может представлять сигнал 94 яркости или, другими словами, компонент 64 зеркального отражения. Значения цвета кожи могут быть ʺискаженыʺ, например, пространственно и/или с течением времени, за счет цвета осветительного средства.

В этой связи дана ссылка на фиг. 5a и 5b и фиг. 6a и 6b. На фиг. 5a представлено дополнительное пространство 72 сигналов, где образцовый обнаруживаемый характеристический сигнал 76 представлен посредством вектора. Поскольку пространство 72 сигналов представляет собой дополнительное пространство сигналов, характеристический сигнал 76 может состоять из (аддитивных) абсолютных компонентов 92a, 92b, 92c, связанных с соответствующими дополнительными каналами 74a, 74b, 74c. Например, абсолютный компонент 92a может показывать значение в дополнительном канале 74a, который может представлять красный канал. Абсолютный компонент 92b может показывать значение в дополнительном канале 74b, который может представлять зеленый канал. В конечном итоге, абсолютный компонент 92c может показывать значение в дополнительном канале 74c, который может представлять синий канал. Линейная комбинация абсолютных компонентов 92a, 92b, 92c ведет к вектору, представляющему характеристический сигнал 76.

На фиг. 5b пространство 72 сигналов согласно фиг. 5a в целом повернуто на 180° вокруг оси, представляющей дополнительный канал 74a для иллюстративных целей. Полагая, что компонент 64 зеркального отражения на фиг. 2 представляет собой зеркальноподобное отражение падающего излучения или света, сигнал 94 яркости можно вводить, в основном пересекающим пространство 72 сигналов в виде диагонального вектора. Это применимо, в частности, когда источник излучения 16 в основном испускает чистый белый свет. Предпочтительно ʺцветʺ источника излучения 16 равен точке белого в пространстве сигналов. В случае, когда целая область объекта 12, мониторинг которого осуществляют, подвергается постоянному зеркальному отражению, характеристический сигнал 76 не содержит дополнительный компонент, помимо сигнала 94 яркости. Кроме того, принимая это допущение, длина сигнала 94 яркости равна общим диагональным размерам пространства 72 сигналов. Однако в этом случае компонент 68 диффузного отражения тела не может быть извлечен.

Сигнал яркости в основном перпендикулярен плоскости цветности 96. Плоскость цветности 96 представляет собой диагональную плоскость в пространстве 72 сигналов. Например, плоскость цветности 96 может быть описана выражением R+G+B=1, где 0≤R≤1,0≤G≤1 и 0≤B≤1. Когда целью ставят устранение информации о яркости из характеристического сигнала 76, графически проекция на плоскость цветности 96 может быть искомой.

На основе фиг. 5b, фиг. 6a и фиг. 6b, показаны дополнительные пространства 72 сигналов, содержащие сигналы 94 яркости, показательные в отношении компонентов зеркального отражения, и сигналы 100 физиологической информации, показательные в отношении компонентов (диффузного) отражения тела. Для иллюстративных целей также линейные комбинации, а именно составные характеристические сигналы 76, компонентов 94, 100 векторов, представлены рядом с соответствующими пространствами 72 сигналов. В этом контексте следует напомнить, что на фиг. 6a и 6b показано трехмерное представление. Следовательно, также добавленные линейные комбинации представляют трехмерные векторы вместо двухмерных векторов.

На фиг. 6a и 6b представлен элемент 98 показателя яркости. Элемент 98 показателя яркости можно считать диагональным вектором, пересекающим пространство 72 сигналов. В случае, если сигнал 94 яркости только частично влияет на обнаруживаемую область, представляющую интерес, например, пиксельный паттерн 88, сигнал 94 яркости ʺкорочеʺ, чем элемент 98 показателя яркости. Оба вектора, сигнал 94 яркости и элемент показателя 98 параллельны и идут в одном и том же направлении. Элемент 98 показателя яркости является показательным в отношении источника излучения. Сигнал 94 яркости можно считать выражением того, насколько зеркальное отражение влияет на обнаруживаемую область, представляющую интерес, например, пиксельный паттерн 88.

Будет благоприятным раскладывать характеристические сигналы 76 с тем, чтобы прийти к желаемым сигналам 100 физиологической информации. По существу, ориентация и длина желаемых сигналов 100 физиологической информации не известны. В то время как ориентация сигналов 94 яркости в основном известна, длина сигналов 94 яркости также не известна.

Следовательно, данный подход основан на цветовых разностных сигналах вместо цветовых сигналов. Поскольку компонент зеркального отражения по существу идентичен во всех цветовых сигналах, например, приблизительно белое осветительное средство, его можно считать отсутствующим в разности двух цветовых сигналов. Следует напомнить, что цветовые сигналы могут быть представлены посредством соответствующих значений абсолютных компонентов 92a, 92b, 92c, например, (R_ch G_ch B_ch)^T, характеристического сигнала 76.

Понятно, что амплитуда отдельного цветового разностного сигнала все еще может быть пропорциональной мощности осветительного средства. Следовательно, по меньшей мере два цветовых разностных сигнала, например, Δ₁ и Δ₂, необходимы для устранения вариации в мощности освещения, например, обусловленной движением объекта. Следовательно, они подлежат извлечению по меньшей мере из трех цветовых сигналов. Следовательно, аддитивное пространство RGB можно считать правильным выбором, поскольку характеристический сигнал 76 состоит из трех абсолютных цветовых компонентов 92a, 92b, 92c. Предпочтительные преобразования и коэффициенты обозначены выше.

Даны ссылки на фиг. 7a и 7b. Лишь в иллюстративных целях как на фиг. 7a, так и на фиг. 7b представлены двухмерные пространства 72’ сигналов. Другими словами, пространства 72’ сигналов можно считать ʺсрезамиʺ пространства 72 сигналов. Следовательно, плоскость цветности 96 представлена в виде диагональной линии, перпендикулярной элементу 98 показателя яркости.

Номера позиций 74a, 74b обозначают два из по меньшей мере трех дополнительных каналов, например, красный и зеленый из пространства сигналов RGB. На фиг. 7a представлен характеристический сигнал 76, который содержит два компонента, а именно сигнал 94 яркости и сигнал 100 физиологической информации. Сигнал 94 яркости параллелен элементу 98 показателя яркости. Номера позиций 92a, 92b обозначают абсолютные компоненты характеристического сигнала 76.

Рядом с пространством 72’ сигналов на фиг. 7a проиллюстрировано простое арифметическое преобразование с помощью величин (длин) абсолютных компонентов 92a, 92b. Номер позиции 102 обозначает разностный компонент, полученный из обоих абсолютных компонентов 92a, 92b. Располагая по-разному, разностный компонент Δ₁ можно получать посредством применения образцового выражения по-разному Δ₁=1·R_ch+(-1)G_ch.

Фиг. 7b основана на фиг. 7a. Для элементов 76’, 76’’, 76’’’ характеристического показателя сигнал 100 физиологической информации сохраняют стабильным, в то время как сигналы 94’, 94’’, 94’’’ яркости изменяют. Таким образом, элементы 76’, 76’’, 76’’’ характеристического показателя становятся искаженными. Однако, соответствующие абсолютные компоненты 92a’, 92b’; 92a’’, 92b’’; 92a’’’, 92b’’’ изменяют соответствующим образом. Таким образом, когда применяют выражение, предоставленное выше, разностный компонент 102 остается неизменным. Следовательно, изменяющиеся условия освещения не оказывают неблагоприятных эффектов на последующие меры по извлечению сигнала.

Как указано выше, для некоторых применений нормализация цветовых разностных сигналов Δ₁ и Δ₂, аналог уравнения (1), потенциально не может быть осуществлена. Это применимо, в частности, когда выбранная часть (временная частота) разностных компонентов, в конечном итоге также их временные средние значения, или увеличены или уменьшены. В основном, средние значения можно выравнивать таким образом. Кроме того, можно делать предположение о том, что средние сигналы более не проявляют небольших (по меньшей мере частично периодических) изменений исходных сигналов, отражающих желаемую витальную информацию. Другими словами, среднее значение сигнала потенциально может стать равным нулю. Таким образом, деление на временные средние значения может привести к делению на ноль. Следовательно, оценка отношения по меньшей мере двух разностных компонентов может вести к вычислительным проблемам. По этой причине можно применять выведение, предоставленное в уравнениях (3), (4) и (5). Следовательно, простое отношение разностных компонентов можно заменять на разность, например, HB(i)≈Δ₁(i)-Δ₂(i). Однако, для некоторых применений нормализация Δ₁ и Δ₂ в соответствии с уравнениями (1) и (2) является подходящей альтернативой. Это применимо, в частности, в случае, когда полную исходную полосу частот исходных сигналов используют для нормализации.

Дополнительное усовершенствование может содержать минимизацию дисперсии взвешенной суммы двух разностных компонентов. Таким образом, можно усовершенствовать нормализацию (по времени). Этот подход может привести к риску применения весовой функции по меньшей мере к двум разностным компонентам:

где вес можно выбирать для того, чтобы минимизировать дисперсию сигнала жизнедеятельности, представляющего интерес, например, частоты сердечных сокращений. Можно предусматривать различные подходы. Достаточно простой способ определяет w(i) таким образом, что стандартное отклонение двух членов в уравнении (6) в основном равно:

Таким образом, общие возмущения можно удалять из желаемого сигнала до определенной степени.

Например, стандартное отклонение можно вычислять во временном окне вокруг i. В качестве примера, можно выбирать окно порядка приблизительно одной секунды. Таким образом, из него можно получать число кадров, которое охватывает скользящее окно.

Кроме того, получаемый сигнал, представляющий интерес, например, частота сердечных сокращений, дополнительно можно нормализовать посредством применения его стандартного отклонения. Предпочтительно, стандартное отклонение можно вычислять с использованием того же интервала размера окна, как выбрано для весовой функции.

Со ссылкой на фиг. 8 и фиг. 9, представлены образцовые спектрограммы, которые иллюстрируют результаты удаленного фотоплетизмографического анализа с использованием нескольких подходов. На диаграммах f обозначает частоту, а t обозначает время. Ось частоты может представлять значения в Гц (герцах), тогда ось времени обозначает число обработанных кадров изображения.

Спектрограммы 104a, 104b, 104c на фиг. 8 иллюстрируют ту же ситуацию, а именно результаты, полученные для человека, который выполнил некоторые упражнения на тренажере. В этих условиях движение объекта создает трудности при обнаружении. Кроме того, поскольку кожа типично становится потной во время тренировки, физическая активность в основном может влечь за собой дополнительные неблагоприятные эффекты, оказываемые на обнаруживаемые элементы характеристического показателя, из которого должен быть получен желаемый сигнал.

Спектрограмма 104a представляет основной PPG подход, основанный на (абсолютных) цветовых компонентах, а именно значениях красного и зеленого. Спектрограмма 104a показывает только одну преобладающую частоту 106. Однако, эта преобладающая частота 106 является показательной в отношении нежелательного движения объекта, например, движения при спортивном упражнении вместо желаемого сигнала(ов), представляющего интерес.

Основываясь на тех же вводимых данных, спектрограмма 104b представляет подход разностных компонентов, обозначенный выше. Следовательно, можно обнаруживать две преобладающие частоты 106, 108. Помимо частоты 106 шагов, также можно обнаруживать желаемый сигнал 108 жизнедеятельности, представляющий интерес, а именно частоту сердечных сокращений. Спектрограмма 104c представляет дополнительные усовершенствования, ведущие к еще более усиленной преобладающей частоте 108, тогда как связанная с движением преобладающая частота 106 подавлена. Следовательно, подход разностных компонентов увеличивает отношение сигнала к шуму, даже в плохих условиях.

На фиг. 9 представлены две спектрограммы 110a, 110b, иллюстрирующие удаленный фотоплетизмографический анализ, направленный на объект, который имеет очень темную кожу. В спектрограмме 110a, представляющей базовый фотоплетизмографический подход, преобладает шум. Спектрограмма 110b основана на фотоплетизмографии с использованием разностных компонентов вместо абсолютных компонентов. Можно ясно видеть, что преобладающая частота 108, показательная в отношении желаемых сигналов, усилена с тем, чтобы сделать возможной дальнейшую обработку сигнала.

Продемонстрировав несколько альтернативных образцовых подходов, охватываемых изобретением, со ссылкой на фиг. 10, схематически проиллюстрирован способ извлечения информации из характеристических сигналов.

Изначально, на этапе 122 принимают поток вводимых данных или последовательность, содержащую несколько кадров 124a, 124b, 124c. Ось времени обозначена стрелкой t. Поток данных можно доставлять из сенсорного средства 24 или буфера данных или накопительного средства. Поток данных можно реализовать, в качестве примера, посредством последовательности кадров изображения, меняющихся с течением времени. Кадры изображения могут содержать данные пикселей на основе RGB. Поток данных содержит представление объекта, представляющего интерес.

На последующем этапе 126 в потоке данных можно выбирать части 128a, 128b, 128c, представляющие интерес. Части 128a, 128b, 128c, представляющие интерес, могут содержать части кожи объекта, представляющего интерес, например, часть лица человека, подлежащего наблюдению. Непоказательные части, например, одежду, волосы или другое непоказательное окружение, можно удалять из потока данных. Согласно образцовому варианту осуществления, части 128a, 128b, 128c, представляющие интерес, можно выбирать и отслеживать посредством обнаружения лица. Кроме того, этап 126 может содержать меры компенсации движения, направленные на движение объекта и/или движение сенсорного средства. Следовательно, можно облегчать проблему извлечения желаемой информации.

На следующем этапе 130 нормализуют обнаруживаемый паттерн, например, части 128a, 128b, 128c, представляющие интерес, кадров изображения потока данных. Подходящие подходы обозначены выше. В качестве примера, пиксельный массив, имеющий определенные размеры, можно суммировать в единый объект, представляющий средние значения характеристик изображения для целого пиксельного массива. Получаемый нормализованный сигнал обозначен 132a, 132b, 132c. Когда применяют цветовое пространство RGB, нормализованный объект может содержать средние значения красного, зеленого и синего. Образцовое представление нормализованного сигнала с течением времени обозначено для иллюстративных целей номером позиции 132’. Нормализованный сигнал 132’ содержит показательные и непоказательные части. Непоказательная часть может быть отнесена к зеркальному отражению падающего электромагнитного излучения, по меньшей мере частично. Показательная часть может быть отнесена к диффузному отражению падающего электромагнитного излучения, по меньшей мере частично.

На последующем этапе 134 нормализованный сигнал 132’ раскладывают на аддитивные компоненты 136a, 136b, 136c, из которых он состоит. В качестве примера, аддитивные компоненты 136a, 136b, 136c могут представлять значения красного, зеленого и синего. Не стоит и говорить о том, что аддитивная композиция может быть присуща нормализованному сигналу 132’ или потоку вводимых данных. Следовательно, альтернативно, этап 134 можно считать иллюстративным этапом, способствующим пониманию. С точки зрения векторного представления, векторы, представляющие нормализованные сигнал 132’ в пространстве сигналов, например, RGB, раскладывают на их компоненты.

На последующем этапе 138 арифметическое преобразование применяют к аддитивным компонентам 136a, 136b, 136c. Результатом арифметического преобразования являются разностные компоненты 142a, 142b. Разностные компоненты 142a, 142b содержат информацию о цветности вместо информации о яркости. В арифметическом преобразовании используют коэффициенты, сумма которых по существу равна нулю. В качестве примера, разностный компонент 142a извлекают посредством преобразования дополнительных каналов 136b, 136c. Преобразование можно реализовать посредством добавления, содержащего положительные и отрицательные коэффициенты, сумма которых равна нулю. Преобразование ведет к ʺразностнымʺ значениям. Следовательно, преобразование обозначают оператора 140a вычитания. Аналогичным образом, разностный компонент 142b можно получать посредством преобразования дополнительных каналов 136a, 136b, 136c. Преобразование обозначают оператором 140b вычитания. Возможные формулы и коэффициенты обозначены выше.

В конечном итоге, непоказательную часть (зеркального) отражения подавляют в разностных компонентах 142a, 142b, поскольку информация о яркости ʺвычтенаʺ, по меньшей мере в определенной степени. Таким образом, часть зеркального отражения можно минимизировать или даже удалить из начального сигнала.

На следующем этапе 144 значение отклонения или значение дисперсии, например, стандартное отклонение σ или возможные его производные, определяют для каждого из разностных компонентов 142a, 142b. С этой целью, скользящие окна 146a, 146b применяют к временному сигналу разностных компонентов 142a, 142b.

На последующем этапе 148 вычисленные значения отклонения используют для осуществления весовой функции. Взвешивание можно применять к разностным компонентам 142a, 142b. Дополнительно, сигнал 150 может быть составлен с учетом (взвешенных) разностных компонентов 142a, 142b. Взвешивание может быть направлено на минимизацию дисперсии составного сигнала 150. Составной сигнал 150 очень показателен в отношении желаемых сигналов, например, частоты сердечных сокращений или вариабельности частоты сердечных сокращений.

На следующем этапе 152, последующие анализирующие меры применяют к составному сигналу 150. Наконец, из него можно извлекать желаемые сигналы. Например, ищут временную пульсацию составного сигнала 150. Анализирующие меры могут содержать спектральный анализ или частотный анализ. Номер позиции 154 обозначает образцовое спектральное представление составного сигнала 150. Спектральное представление показывает преобладающую частоту. Ось частоты обозначена стрелкой f. Кроме того, представление сигнала, представляющего интерес, на основе времени 156 может представлять интерес.

В качестве примера, настоящее изобретение можно применять в области здравоохранения, например, неназойливого удаленного мониторинга пациента, общем надзоре, мониторинге безопасности и так называемом приложении к образу жизни, например, в спортивном оборудовании, или тому подобном. Применения могут включать мониторинг насыщения кислородом (пульсовая оксиметрия), частоты сердечных сокращений, частоты дыхания, кровяного давления, сердечного выброса, изменений перфузии крови, оценку автоматических функций и обнаружение заболеваний периферических сосудов.

Не стоит и говорить о том, что в одном из вариантов осуществления способа в соответствии с изобретением несколько предусмотренных этапов можно осуществлять в измененном порядке или даже параллельно. Кроме того, некоторые этапы также можно пропускать, не отступая от объема изобретения. Это применимо, в частности, к нескольким альтернативным этапам обработки сигнала.

Несмотря на то, что изобретение проиллюстрировано и описано в деталях на чертежах и в приведенном выше описании, такие иллюстрации и описание следует рассматривать как иллюстративные или образцовые, а не ограничивающие; изобретение не ограничено раскрытыми вариантами осуществления. Другие вариации в раскрытых вариантах осуществления могут понять и реализовать специалисты в данной области при практическом осуществлении описываемого в заявке изобретения, изучив чертежи, описание и приложенную формулу изобретения.

В формуле изобретения слова ʺсодержитʺ и ʺвключает в себяʺ не исключают других элементов или этапов, а формы единственного числа не исключают множества. Одиночный элемент или другой блок может выполнять функции нескольких объектов, перечисленных в формуле изобретения. Сам факт того, что определенные средства перечислены во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает на то, что комбинация этих мер не может быть использована с пользой.

Компьютерную программу можно хранить/распространять в подходящем невременном носителе, таком как оптическая запоминающая среда или твердотельная среда, поставляемой вместе с или в качестве части другого аппаратного обеспечения, а также можно распространять в других формах, например, через Интернет или другие проводные или беспроводные телекоммуникационные системы.

Любые ссылочные позиции в формуле изобретения не следует толковать в качестве ограничения объема.

Реферат

Изобретение относится к области извлечения информации из характеристических сигналов. Техническим результатом является повышение точности получения сигналов жизнедеятельности объекта. Устройство содержит: интерфейс для приема потока данных, получаемого из электромагнитного излучения, отражаемого объектом, преобразующее средство для переноса характеристического сигнала в переносимый сигнал, причем каждый из по меньшей мере двух разностных компонентов может быть получен посредством соответствующего арифметического преобразования, содержащего частичное вычитание одного из трех абсолютных компонентов из оставшихся абсолютных компонентов, причем арифметическое преобразование для каждого из двух разностных компонентов дополнительно содержит коэффициенты, которые частично имеют сумму, по существу равную нулю, и причем два разностных компонента обеспечивают возможность частичного подавления помеховой части сигнала в переносимом сигнале; и извлекающее средство для извлечения частично периодического сигнала жизнедеятельности из двух разностных компонент в переносимом сигнале. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 14 ил.

Формула