血氧测量方法和装置与流程

1.本技术涉及智能医学技术领域，尤其涉及一种血氧测量方法和装置。


背景技术：

2.随着智能可穿戴设备技术的发展，用可穿戴设备进行无创生理参数测量成为可能，其中无创测量血氧，由于可用以判断睡眠呼吸障碍综合症，因其测量的方便性而广受用户的追捧，在临床上也具有十分重要的意义。
3.相关技术中，依据氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的光谱吸收率不同的原理，通过利用光电容积脉搏波描记(photo plethysmo graphy,ppg)技术测量血液对两个不同波长光线的吸收量来推导出血氧。如图1所示的反射式血氧仪的传感器和光源在人体组织的同一侧，光线进入人体组织后发生反射和散射后又返回，被光电接收器(photo detector，pd)接收，这些被pd接受的光信号，转化为ppg信号。通过预设的对应关系直接得到ppg信号对应的血氧值。
4.然而上述血氧仪在测量血氧饱和度时，没有考虑到个体化的差异，比如受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同等，血氧设备采集的ppg信号形态差异较大，信号质量参差不齐，因此，导致直接根据ppg信号计算的血氧准确率低。


技术实现要素：

5.本技术旨在至少在一定程度上解决上述提到的技术问题之一。
6.为此，本技术的第一个目的在于提出一种血氧测量方法，通过提前对光信号的强度适配环境来调整，以实现血氧测量精度的提高。
7.本技术的第二个目的在于提出一种血氧测量装置。
8.本技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。
9.本技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
10.为达上述目的，本技术第一方面实施例提出了一种血氧测量方法，包括：采集用户的加速度数据，根据所述加速度数据判断所述用户是否满足预设的检测条件，若获知所述用户满足所述检测条件，则调节第一光信号的光源发射强度；监测光电接收器根据接收的所述第一光信号转化的第一ppg信号强度，当监测到所述第一ppg信号强度大于等于预设的第一阈值时，调节第二光信号的光源发射强度；监测光电接收器根据接收的所述第二光信号转化的第二ppg信号强度，当监测到所述第二ppg信号强度大于等于预设的第二阈值时，根据所述第一ppg信号和所述第二ppg信号确定第一血氧测量值，其中，所述第二阈值根据所述第一阈值和第一预设系数确定；将所述第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较，如果所述血氧测量值大于等于所述血氧值，则输出所述第一血氧测量值。
11.为达上述目的，本技术第二方面实施例提出了一种血氧测量装置，包括：判断模块，用于采集用户的加速度数据，根据所述加速度数据判断所述用户是否满足预设的检测条件；第一调节模块，用于在获知所述用户满足所述检测条件时，调节第一光信号的光源发
射强度；第一监测模块，用于监测光电接收器根据接收的所述第一光信号转化的第一ppg信号强度；第二调节模块，用于当监测到所述第一ppg信号强度大于等于预设的第一阈值时，调节第二光信号的光源发射强度；第二监测模块，用于监测光电接收器根据接收的所述第二光信号转化的第二ppg信号强度；确定模块，用于当监测到所述第二ppg信号强度大于等于预设的第二阈值时，根据所述第一ppg信号和所述第二ppg信号确定第一血氧测量值，其中，所述第二阈值根据所述第一阈值和第一预设系数确定；第一比较模块，用于将所述第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较；输出模块，用于在所述血氧测量值大于等于所述血氧值时，输出所述第一血氧测量值。
12.为达上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述实施例所描述的血氧测量方法。
13.为了实现上述目的，本技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，使得处理器能够实现如上述实施例所描述的血氧测量方法。
14.本技术提供的技术方案，至少具有如下有益技术效果：
15.针对第一光信号和第二光信号，对两个光信号分别进行质量阈值的判断，根据判断结果调整信号强度后来测量，从而，保证测量的成功性，并且，考虑到受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同等原因，只有当血氧值处于预设的范围，才认为血氧值是可用的，在测量成功率与测量准确度间取得较好的平衡。
16.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
17.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
18.图1为本技术实施例所提供的一种反射式血氧仪的的场景示意图；
19.图2为本技术实施例所提供的第一种血氧测量方法的流程示意图；
20.图3为本技术实施例所提供的第二种血氧测量方法的流程示意图；
21.图4为本技术实施例所提供的第三种血氧测量方法的流程示意图；
22.图5为本技术实施例所提供的第四种血氧测量方法的流程示意图；
23.图6为本技术实施例所提供的第五种血氧测量方法的流程示意图；
24.图7为本技术实施例所提供的第六种血氧测量方法的流程示意图；
25.图8为本技术实施例所提供的第七种血氧测量方法的流程示意图；
26.图9为根据本技术一个实施例的spo2与threshold的关系示意图；
27.图10为本技术实施例提供的一种血氧测量装置的结构示意图；以及
28.图11为本技术实施例提供的另一种血氧测量装置的结构示意图。
具体实施方式
29.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终
相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
30.下面参考附图描述本技术实施例的血氧测量方法和装置。其中，本技术实施例的血氧测量方法的执行主体，可以是任意便携式终端设备，该终端设备可以是手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统的硬件设备，该穿戴式设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜等。本实施例中的血氧测量方法适用于反射式、透射式等各种血氧测量仪。
31.图2为本技术实施例所提供的一种血氧测量方法的流程示意图。如图2所示，该血氧测量方法包括：
32.步骤101，采集用户的加速度数据，根据加速度数据判断用户是否满足预设的检测条件，若获知用户满足检测条件，则调节第一光信号的光源发射强度。
33.应当理解的是，如在测量血氧时，受测者未保持静止，会导致血氧测量设备在进行血氧测量时的测量条件与校准时的测量条件不一致，使得在血氧测量时pd接收到的ppg信号容易产生大的漂移，影响信号的质量和血氧测量准确性，因此，为了保证测量精度，需要确保用户处于预设的检测条件下，该预设的检测条件可以理解为用户处于较为安静的状态下。
34.在本实施例中，可以根据加速度计等设备来采集用户的加速度数据，该加速计可以设置在如上述提到的便携式终端设备中，另外，本实施例中提到的加速度数据可以为x,y,z三轴加速度数据中的至少两种。
35.其中，本实施例中的检测条件对应于佩戴者处于安静状态等活动量较小的情况，下面示例说明如何根据加速度数据判断所述用户是否满足检测条件：
36.示例一：
37.在本示例中，加速度数据为多轴加速度数据，则如图3所示，根据多轴加速度数据判断用户是否满足检测条件，包括：
38.步骤201，按照预设算法对每轴加速度数据进行计算，获取多轴特征数据。
39.其中，多轴特征数据可以为每轴加速度数据取方差计算得到的方差值，可以为每轴加速度数据进行标准差计算得到的标准差，也可以为对每轴加速度数据进行幅度值计算得到的幅度值等反应每轴加速度大小的特征数据。
40.当然，也可以根据实验数据确定每轴加速度数据的预设门限值，从而，多轴特征数据为加速度数据超过对应预设门限值的次数等。
41.步骤202，将每轴特征数据与对应轴的预设阈值进行比较，获取多轴特征数据的比较结果。
42.应当理解的是，预先根据大量实验数据设置每轴特征数据所在轴的预设阈值，其中，该预设阈值可以与加速度计所在的设备硬件有关，进而，将每轴特征数据与对应轴的预设阈值进行比较，获取多轴特征数据的比较结果，其中，该比较结果可以为每轴特征数据与对应轴的预设阈值差值。
43.步骤203，若根据比较结果获知多轴特征数据均满足预设的检测范围，则获知用户满足检测条件。
44.在本实施例中，预先根据大量实验数据设置检测范围，该检测范围可以对应于上
述差值的取值范围，当差值位于该检测范围内，则认为用户处于相对安安静的状态，认为满足检测条件。
45.步骤204，若根据比较结果获知至少一轴特征数据不满足预设的检测范围，则获知用户不满足检测条件。
46.在本实施例中，多轴特征数据均满足预设的检测范围才认为用户处于安静的状态，否则若根据比较结果获知至少一轴特征数据不满足预设的检测范围，则获知用户不满足检测条件。
47.示例二：
48.在本示例中，加速度数据为多轴加速度数据，则如图4所示，根据多轴加速度数据判断用户是否满足检测条件，包括：
49.步骤301，对多轴加速度数据求和处理获取融合加速度数据。
50.在本实施例中，对多轴加速度数据求和处理获取融合加速度数据，将多轴加速度数据作为一个整体进行判断。
51.其中，对多轴加速度数据求和处理可以理解为将相同时间点采集到的多轴加速度值求和得到对应的加速度数据，该加速数据整体反应了多轴加速度数据的大小。
52.步骤302，按照预设算法对融合加速度数据进行计算，获取融合特征数据。
53.融合特征数据可以为融合加速度数据取方差计算得到的方差值，可以为融合加速度数据进行标准差计算得到的标准差，也可以为对融合加速度数据进行幅度值计算得到的幅度值等反应融合加速度数据大小的特征数据。
54.当然，也可以根据实验数据确定融合加速度数据的预设门限值，从而，融合特征数据为融合加速度数据超过对应预设门限值的次数等。
55.步骤303，将融合特征数据与对应的预设阈值进行比较，获取融合特征数据的比较结果。
56.应当理解的是，预先根据大量实验数据设置融合特征数据的预设阈值，其中，该预设阈值可以与加速度计所在的设备硬件有关，进而，将融合特征数据与对应轴的预设阈值进行比较，获取融合特征数据的比较结果，其中，该比较结果可以为融合特征数据与对应的预设阈值差值。
57.步骤304，若根据比较结果获知融合特征数据满足预设的检测范围，则获知用户满足检测条件。
58.在本实施例中，预先根据大量实验数据设置检测范围，该检测范围可以对应于上述差值的取值范围，当差值位于该检测范围内，则认为用户处于相对安安静的状态，认为满足检测条件。
59.步骤305，若根据比较结果获知融合特征数据不满足预设的检测范围，则获知用户不满足检测条件。
60.在本实施例中，如根据比较结果获知融合特征数据不满足预设的检测范围，则获知用户不满足检测条件，用户可能处于运动状态等，此时测量的心率是不准确的。
61.在本技术的一个实施例中，为了确定用户处于安静的状态，检测条件除了包含上述加速度数据的大小判断之外，在加速度数据满足大小关系后，还进一步检测该满足大小关系的持续时长是否达到预设时长，比如是否达到3秒等。若是达到预设时长，才认为用户
满足该检测条件。
62.进一步的，在用户满足检测条件后，调节第一光信号的光源发射强度。其中，第一光信号可以理解为led光源，比如为红外led光源等。其中，调节第一光信号的光源发射强度可以由低到高开始调节。
63.步骤102，监测光电接收器根据接收的第一光信号转化的第一ppg信号强度，当监测到第一ppg信号强度大于等于预设的第一阈值时，调节第二光信号的光源发射强度。
64.正如以上分析的，本技术中的检测原理是基于光信号转换为的ppg信号强度来检测，因此，在本实施例中，监测光电接收器根据接收的第一光信号转化的第一ppg信号强度，为了保证第一ppg信号强度达到较高的信噪比，并计算出准确的血氧值，血氧测量算法需要第一光信号发出一定的光强，从而使得pd接收到的第一ppg信号达到一个理想的信号强度范围，该强度范围用上述第一阈值限定，其中，第一阈值可以根据血氧仪中的接收第一光信号的传感器的型号标定。
65.在本实施例中，如监测到第一ppg信号强度大于等于预设的第一阈值时，则固定住第一光信号的强度，进而，调节第二光信号的光源发射强度，其中，第二光信号可以为与第一光信号的波长不同的led光源，比如为红led光源等。其中，调节第二光信号的光源发射强度可以由低到高开始调节。
66.步骤103，监测光电接收器根据接收的第二光信号转化的第二ppg信号强度，当监测到第二ppg信号强度大于等于预设的第二阈值时，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第一血氧测量值，其中，第二阈值根据第一阈值和预设系数确定。
67.在本实施例中，仍旧以光信号转化的电信号对第二光信号强度进行校准，监测光电接收器根据接收的第二光信号转化的第二ppg信号强度，当监测到第二ppg信号强度大于等于预设的第二阈值时，认为完成ppg信号的第一次校准过程，此时第二光信号强度可以准确测量血氧，从而，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第一血氧测量值，其中，第二阈值根据第一阈值和第一预设系数确定。其中，通常设置第一预设系数小于1，以保证第二阈值小于第一阈值，比如，当第一阈值为a，则对应的第二阈值b为0.9*a。
68.需要说明的是，在不同的应用场景下，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第一血氧测量值的方式不同，示例如下：
69.示例一：
70.在本示例中，如图5所示，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定血氧测量值，包括：
71.步骤401，对第一ppg信号进行带通滤波算法获取第一交流信号和第一直流信号，计算第一交流信号与第一直流信号的比值，获取第一光信号的第一灌注指数值。
72.该第一灌注指数值可以理解为上述第一交流信号与第一直流信号的比值。
73.步骤402，对第二ppg信号进行带通滤波算法获取第二交流信号和第二直流信号，计算第二交流信号与第二直流信号的比值，获取第二光信号的第二灌注指数值。
74.该第二灌注指数值可以理解为上述第二交流信号与第二直流信号的比值。
75.步骤403，按照预设算法对第一灌注指数值和第二灌注指数值计算获取血氧测量值。
76.其中，预设算法可以为将第二灌注指数值与第一灌注指数值相除获取比值后，将比值乘以一个预设的常数得到血氧测量值，其中，预设的常数可以根据实验数据标定。
77.预设算法也可以为下述公式(1)和(2)，其中，在下述公式(1)中，iacred表示第二交流信号，idcred表示第二直流信号；iacnir表示第一交流信号，idcnir表示第一直流信号，公式(2)中的a、b为常数，可以通过标定的方法得到；spo2为计算出的血氧值：
[0078][0079]
spo2＝a*r b
ꢀꢀꢀ
公式(2)
[0080]
示例二：
[0081]
在本示例中，预先根据大量实验数据构建深度学习模型，该深度学习模型的输入是第一ppg信号和第二ppg信号，输出是第一血氧测量值，因此，可以根据该深度学习模型得到第一血氧测量值。
[0082]
步骤104，将第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较，如果血氧测量值大于血氧值，则输出第一血氧测量值。
[0083]
在本实施例中，预设的血氧范围可以理解为根据受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同的各种样本标定的，将第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较，如果血氧测量值大于等于血氧值，则认为血氧处于可测状态，从而，输出第一血氧测量值，其中，在一些可能的实施例中，预设血氧值也可以是一个范围，血氧测量值大于该范围的最高值，则认为血氧处于可测状态。
[0084]
综上，本实施例的血氧测量方法，针对第一光信号和第二光信号，对两个光信号分别进行质量阈值的判断，根据判断结果调整信号强度后来测量，从而，保证测量的成功性，并且，考虑到受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同等原因，只有当血氧值处于预设的范围，才认为血氧值是可用的，在测量成功率与测量准确度间取得较好的平衡。
[0085]
在实际执行中，如果第一血氧测量值小于血氧值，即认为第一血氧测量值不可信，则会再次对ppg信号进行第二次校准，根据有关阈值来保证对血氧值的成功采集。
[0086]
在本技术的一个实施例中，如图6所示，在将第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较之后，该方法还包括：
[0087]
步骤501，如果第一血氧测量值小于等于血氧值，则获取第一光信号的灌注指数值或者第二光信号的灌注指数值。
[0088]
其中，第一光信号的灌注指数值，可以是对第一ppg信号进行带通滤波算法获取第一交流信号和第一直流信号，计算第一交流信号与第一直流信号的比值得到的。
[0089]
第二光信号的灌注指数值，可以是对第二ppg信号进行带通滤波算法获取第二交流信号和第二直流信号，计算第二交流信号与第二直流信号的比值得到的。
[0090]
步骤502，将灌注指数值与预设门限值进行比较，如果灌注指数值小于或者等于门限值，则调节第一光信号的光源发射强度，即调高第一光信号的光源发射强度，当监测到第一ppg信号强度大于等于预设的第三阈值时，调节第二光信号的光源发射强度，即调高第二光信号的光源发射强度，其中，第三阈值大于第一阈值。
[0091]
需要强调的是，本实施例中，所有调节ppg信号强度的本质都是通过调节对应的光信号强度来实现的。
[0092]
其中，预设门限值可以根据血氧仪中有关传感器的型号设置，将灌注指数值与预设门限值进行比较，如果灌注指数值小于或者等于门限值，则调节第一光信号的光源发射
强度，即调高第一光信号的光源发射强度，当监测到第一ppg信号强度大于等于预设的第三阈值时，调节第二光信号的光源发射强度，即提高二光信号的光源发射强度，其中，第三阈值大于第一阈值，且第三阈值根据血氧仪中有关传感器的型号设置。
[0093]
也即是说，在本实施例中，当灌注指数值小于或者等于门限值时，为了可以准确的监测到血氧值，提高第一光信号和第二光信号，此时完成对ppg信号的第二次校准。
[0094]
步骤503，当监测到第二ppg信号强度大于等于预设的第四阈值时，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值，其中，第四阈值根据第三阈值和第二预设系数确定。
[0095]
其中，第四阈值根据第三阈值设定，由此，保证第二次校准后的第一ppg信号和第二ppg信号比较一致，避免互相串扰，在一些可能的示例中，第二预设系数为小于1的数，比如为0.9等。
[0096]
在本实施例中，当监测到第二ppg信号强度大于等于预设的第四阈值时，固定住第二ppg信号强度，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值，其中，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值的方式可以与上述第一血氧测量值的计算方式相同，在此不再赘述。
[0097]
在本技术的一个实施例中，继续参照图6，在将灌注指数值与预设门限值进行比较之后，还包括：
[0098]
步骤504，如果灌注指数值大于门限值，则调节第一光信号的光源发射强度，当监测到第一ppg信号强度小于等于预设的第五阈值时，则调节第二光信号的光源发射强度，其中，第五阈值小于第一阈值。
[0099]
在本实施例中，如果灌注指数值大于门限值，则调节第一光信号的光源发射强度，即调低第一光信号的光源发射强度，当监测到第一ppg信号强度小于等于预设的第五阈值时，则调节第二光信号的光源发射强度，即调低第二光信号的光源发射强度，其中，由于此时灌注指数值大于门限值，则认为光信号在当前场景下穿透力好，在降低光信号时也可以得到较好的测量效果，因此，为了节约能耗，这里的第五阈值小于第一阈值，第五阈值可以根据实验数据标定。
[0100]
步骤505，当监测到第二ppg信号强度小于等于预设的第六阈值时，则根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值，其中，第六阈值根据第五阈值和第三预设系数确定。
[0101]
在本实施例中，当监测到第二ppg信号强度小于等于预设的第六阈值时，则根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值，其中，第六阈值根据第五阈值设定，由此，保证第二次校准后的第一ppg信号和第二ppg信号比较协调，不会互相干扰，在一些可能的示例中，第三预设系数为小于1的数，比如为0.9等。
[0102]
其中，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值的方式可以与上述第一血氧测量值的计算方式相同，在此不再赘述。
[0103]
为了更全面的说明本实施例的血氧测量方法，下面结合一种具体的应用场景来说明，其中在该场景下，第一光信号为红外光信号，第二光信号为红光信号，第一阈值为pd_ir，第二阈值为k*pd_ir，其中，k为预设系数，预设的血氧值为spo2
normal
，灌注指数值与预设门限值进行比较时，比较的是第二光信号的红外关注指数值，预设门限为pi
red
，第三阈值为
pd_ir
high
，第四阈值为k*pd_ir
high
，其中，k为预设系数，第五阈值为pd_ir
low
，k*pd_ir
low
为第六阈值，其中，k为预设系数。
[0104]
具体而言，如图7所示，在开始测量之前，算法通过设备的加速度传感器计算出受测者是否有较大的活动，当设备判断受测者静止一段时间(比如3秒)之后，可以认为测量环境稳定，满足预设的检测条件，开始第一次校准。
[0105]
第一次ppg校准的策略为为了保证信号达到较高的信噪比，并计算出准确的血氧值，血氧测量算法需要led光源发出一定的光强，从而使得pd接收到的红光和红外ppg信号达到一个理想的信号强度范围。
[0106]
首先，自小而大调整led红外光强度，当pd接收到的红外ppg信号强度已达到或超过预设值dest_ir(该预设值因传感器型号有所差异)时，固定led红外光强度不再调升，设此时pd红外ppg信号强度为pd_ir，然后，自小而大调整led红光强度，当pd接收到的红光ppg信号强度已达到或超过k*pd_ir时，固定led红光强度不再调升，其中k是一预设常数(比如k＝0.9)。此时血氧测量的第一次ppg校准完成，设备开始依据校准完成后所采集到的ppg信号进行血氧值计算。若是血氧值超过预设的spo2
normal
，则直接将该血氧值作为第一血氧测量值输出。
[0107]
如否，则开始第二次校准。在第二次ppg校准中，若红光灌注指数小于等于预设值pi
red
，首先，逐渐调升led红外光强度，当pd接收到的红外ppg信号强度已达到或超过预设目标值dest_ir
high
(该预设值因传感器型号有所差异)时固定led红外光强度不再调升，设此时pd红外ppg信号强度为pd_ir
high
。然后，逐渐调升led红光强度，当pd接收到的红光ppg信号强度已达到或超过k*pd_ir
high
时，固定led红光强度不再调升。此时血氧测量的第二次ppg校准完成，设备开始依据校准完成后所采集到的ppg信号进行血氧计算。
[0108]
若红光灌注指数大于预设值pi
red
，首先，逐渐调节led红外光强度，当pd接收到的红外ppg信号强度已达到或低于预设目标值dest_ir
low
(该预设值因传感器型号有所差异)时，固定led红外光强度不再调节，设此时pd红外ppg信号强度为pd_ir
low
。
[0109]
然后，逐渐调节led红光强度，即调低led红光强度，当pd接收到的红光ppg信号强度已达到或低于k*pd_ir
low
时，固定led红光强度不再调节，即不再调低。此时血氧测量的第二次ppg校准完成，设备开始依据校准完成后所采集到的ppg信号进行血氧计算。
[0110]
综上，本技术实施例的血氧测量方法，在第一次ppg信号校准后，若是测量得到的第一血氧测量值不可用时，则执行第二次的ppg信号校准，再次进行血氧值的测量，提高了血氧值的检测成功率。
[0111]
基于上述实施例，在测量得到第二血氧测量值后，第二血氧测量值并非可用的，因此，在本技术的一个实施例中，为了保证第二血氧测量值是可用的，在获取到第二血氧测量值之后，还需要对第二血氧测量值的可用性验证。
[0112]
由于受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同等原因，血氧设备采集的ppg信号形态差异较大，信号质量参差不齐。一般而言，设备会依据对信号质量的评估来判断当前是否处于可测状态。如果信号质量不佳，则可能拒绝输出血氧值。因此，如果仅仅采用有关质量阈值(比如上述第三阈值、第四阈值等)进行判断，会导致某些信号质量天然较低的受测者测量成功率偏低，甚至一直测量失败，从而影响测量体验。对此，本实施例中，自适应设置阈值，在测量成功率与测量准确度间取得较好的平衡。
[0113]
具体而言，如图8所示，在根据所述第一ppg信号和第二ppg信号确定第二血氧测量值之后，还包括：
[0114]
步骤601，获取第一光信号的信号指标的特征值，或者，第二光信号的信号指标的特征值，以及与信号指标对应的质量阈值的上门限值和下门限值。
[0115]
本实施例中的质量阈值的上门限值和下门限值是根据第一光信号或者第二光信号的信号指标的特征值来确定的，因此，这里的质量阈值的上门限值和下门限值是可以根据第一光信号或者第二光信号来自适应调整的。
[0116]
其中，上述特征值用于指示当前第一光信号或者第二光信号的信号指标，在不同的应用场景下，特征值不同：
[0117]
作为一种可能的实现方式，第一光信号或者第二光信号的信号指标的特征值为第一光信号的灌注指数值或者第二光信号的灌注指数值。
[0118]
从而，获取第一光信号或者第二光信号的灌注指数值，以及与灌注指数对应的质量阈值的上门限值和下门限值，其中，灌注指数对应的质量阈值的上门限值和下门限值可根据实验数据标定。
[0119]
作为另一种可能的实现方式，第一光信号或者第二光信号的信号指标的特征值为第一光信号或者第二光信号的信号强度。
[0120]
从而，获取第一光信号或者第二光信号的信号强度，以及与信号强度对应的质量阈值的上门限值和下门限值，其中，信号强度对应的质量阈值的上门限值和下门限值可根据实验数据标定。
[0121]
步骤602，按照预设算法对第二血氧测量值以及预设的血氧上门限值和血氧下门限值进行计算，获取调节权值。
[0122]
在本实施例中，按照预设算法对第二血氧测量值以及预设的血氧上门限值和血氧下门限值进行计算，获取调节权值，其中，调节权值用于实现有关阈值的自适应调节。
[0123]
在一些可能的示例中，可以采用如下公式(3)计算得到调节权值，其中，在公式(3)中，spo2为第二血氧测量值，w为调节权值，f(spo2)为一个线性函数，定义参照公式(4)，其中，在公式(4)中，spo2
high
和spo2
low
分别是预设的人体正常情况下理想的血氧上门限值和血氧下门限值。
[0124]
w＝f(spo2)
ꢀꢀꢀ
公式(3)
[0125]
f(spo2)＝1-(max(spo2
low
，spo2)-spo2
low
)/(spo2
high-spo2
low
)
ꢀꢀꢀ
公式(4)
[0126]
步骤603，根据调节权值和质量阈值的上门限值和下门限值确定质量门限值。
[0127]
在本实施例中，根据调节权值和质量阈值的上门限值和下门限值，确定自适应调节阈值的参考度量值-质量门限值，在一些可能的示例中，如下公式(5)计算得到质量门限值，其中，在公式(5)中，threshold
high
和threshold
low
分别是预设的质量阈值的上门限值和下门限值，threshold为质量门限值，w为调节权重，其中，spo2与threshold的关系如图9所示：
[0128]
threshold＝threshold
high-w*(threshold
high-threshold
low
)
ꢀꢀꢀ
公式(5)
[0129]
参照上述图9，以及公式(3)-(5)，spo2越大、越接近spo2
high
，则w越接近0，质量门限值threshold越小，即信号质量判断的条件越松。如此一来，血氧测量设备可以根据血氧的计算情况自适应地设定信号质量判断的质量门限值，对于血氧体征表现正常的受测者将
放松信号质量判断的质量门限值，即在其信号质量相对较差的情况下设备也将输出血氧测量结果，从而提高在受测者正常生理条件下进行血氧测量的成功率。
[0130]
步骤604，将特征值与质量门限值进行比较，根据比较结果确定第二血氧测量值是否为异常值，如果正常，则输出第二血氧测量值。
[0131]
在本实施例中，将特征值与质量门限值进行比较，根据比较结果确定第二血氧测量值是否为异常值，如果正常，则输出第二血氧测量值。
[0132]
在本技术的一个实施例中，当特征值为灌注指数值时，则将灌注指数值与质量门限值进行比较，如果灌注指数值小于或者等于质量门限值，则确定第二血氧测量值为正常值，输出第二血氧测量值，如果灌注指数值大于质量门限值，则确定第二血氧测量值为异常值，提醒用户测量失败。
[0133]
在本技术的另一个实施例中，当特征值为ppg信号强度值时，则将ppg信号强度值与质量门限值进行比较，如果ppg信号强度值小于或者等于质量门限值，则确定第二血氧测量值为正常值，输出第二血氧测量值，如果ppg信号强度值大于质量门限值，则确定第二血氧测量值为异常值，提醒用户测量失败。
[0134]
综上，本技术实施例的血氧测量方法，根据设备所采集ppg信号的质量，自适应的调节信号判断的阈值-质量门限值，可以更好适应不同受测者信号质量的测量场景，保证血氧饱和度测量的成功率。
[0135]
为了实现上述实施例，本技术还提出一种血氧测量装置。
[0136]
图10为本技术实施例提供的一种血氧测量装置的结构示意图。
[0137]
如图10所示，该血氧测量装置包括：判断模块10、第一调节模块20、第一监测模块30、第二调节模块40、第二监测模块50、确定模块60、第一比较模块70和输出模块80。其中，
[0138]
判断模块10，用于采集用户的加速度数据，根据加速度数据判断用户是否满足预设的检测条件；
[0139]
第一调节模块20，用于在获知用户满足检测条件时，调节第一光信号的光源发射强度；
[0140]
第一监测模块30，用于监测光电接收器根据接收的第一光信号转化的第一ppg信号强度；
[0141]
第二调节模块40，用于当监测到第一ppg信号强度大于等于预设的第一阈值时，调节第二光信号的光源发射强度；
[0142]
第二监测模块50，用于监测光电接收器根据接收的第二光信号转化的第二ppg信号强度；
[0143]
确定模块60，用于当监测到第二ppg信号强度大于等于预设的第二阈值时，根据第一ppg信号和第二ppg信号确定第一血氧测量值，其中，第二阈值根据第一阈值和第一预设系数确定；
[0144]
第一比较模块70，用于将第一血氧测量值与预设的血氧值进行比较；
[0145]
输出模块80，用于在血氧测量值大于血氧值时，输出第一血氧测量值。
[0146]
需要说明的是，前述对血氧测量方法实施例的解释说明也适用于该实施例的血氧测量装置，此处不再赘述。
[0147]
综上，本实施例的血氧测量装置，针对第一光信号和第二光信号，对两个光信号分
别进行质量阈值的判断，根据判断结果调整信号强度后来测量，从而，保证测量的成功性，并且，考虑到受测者的年龄、肤色、健康状况、佩戴状况不同等原因，只有当血氧值处于预设的范围，才认为血氧值是可用的，在测量成功率与测量准确度间取得较好的平衡。
[0148]
在实际执行中，如果第一血氧测量值小于血氧值，即认为第一血氧测量值不可信，则会再次对ppg信号进行第二次校准，根据有关阈值来保证对血氧值的成功采集。
[0149]
在本技术的一个实施例中，如图11所示，在如图10所示的基础上，该装置还包括：获取模块90、第二比较模块100、第三调节模块110和第四调节模块120，其中，
[0150]
获取模块90，用于在所述第一血氧测量值小于等于所述血氧值时，获取所述第一光信号或者所述第二光信号的灌注指数值；
[0151]
第二比较模块100，用于将所述灌注指数值与预设门限值进行比较；
[0152]
第三调节模块110，用于在所述灌注指数值小于或者等于所述门限值时，调节所述第一光信号的光源发射强度，当监测到所述第一ppg信号强度大于等于预设的第三阈值时，调节所述第二光信号的光源发射强度，其中，所述第三阈值大于所述第一阈值；
[0153]
第四调节模块120，用于当监测到所述第二ppg信号强度大于等于预设的第四阈值时，根据所述第一ppg信号和所述第二ppg信号确定第二血氧测量值，其中，所述第四阈值根据所述第三阈值和预设系数确定。
[0154]
需要说明的是，前述对血氧测量方法实施例的解释说明也适用于该实施例的血氧测量装置，此处不再赘述。
[0155]
综上，本技术实施例的血氧测量装置，在第一次ppg信号校准后，若是测量得到的第一血氧测量值不可用时，则执行第二次的ppg信号校准，再次进行血氧值的测量，提高了血氧值的检测成功率。
[0156]
基于上述实施例，本技术实施例还提供了一种装置的可能的实现方式，，在上一实施例的基础上，装置还包括：。
[0157]
为了实现上述实施例，本技术还提出一种计算机设备，，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述实施例所述的血氧测量方法。
[0158]
为了实现上述实施例，本技术还提出一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，使得能够执行上述实施例所述的血氧测量方法。
[0159]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0160]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0161]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0162]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0163]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0164]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0165]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0166]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。