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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

【成像光敏描记图提取和处理】成像-光电容积描记-提取-脉搏率-估计

成像光电容积描记图（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。iPPG通常从面部或手掌视频中获取。
该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。来自[1]的恒河猴iPPG数据被用作测试数据集。
输入：视频文件。
输出：iPPG信号;估计脉搏率。
内容：
1.extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。颜色信号计算为每个视频帧的红色、绿色和蓝色分量值，这些分量在感兴趣区域 （ROI） 上取平均值。ROI可以手动选择第一帧（如果预计只有有限的运动量）或使用Viola-Jones算法自动设置（仅用于从人脸中提取iPPG！此功能可以选择从 ROI 中排除非皮肤和损坏的像素。
2. compute_ippg实施了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。
3. ippg_extraction_example - 使用软件包从视频中提取的iPPG估计脉搏率的基本（最小）示例。
4. dataset_analysis - 将包用于 [1] 中的数据的扩展示例。
5. 作为单独的 m 文件实现的信号处理技术：wavelet_filter、wavelet_init_scales、smoothness_priors_detrending、std_sliding_win。
6. 根据iPPG信号估计脉率的功能：
6.1.DFT_pulse_rate_estimate使用离散傅里叶变换来计算平均脉搏率。
6.2. wavelet_pulse_rate_estimate使用连续小波变换来估计脉搏率。
7. 用于比较基于 iPPG 的脉搏率与基本事实的有用函数：
7.1.bland_altman_plot - 绘制数据的平淡阿尔曼图。
7.2. compute_SNR - 计算给定真实脉冲速率的 iPPG 信号的信噪比 （SNR）。
7.3. assess_estimation_performance - 计算许多估计质量指标，包括均方根误差、平均绝对误差、皮尔逊相关等
8.数据集文件夹包含用于测试包的数据集。数据集是从恒河猴记录的，因此脉搏率高于人类（100-250 BPM），详情请参考[1]。
9. dataset_description.docx包含数据集的简要说明。

📚2 运行结果

部分代码：

%number of frames nearest to the fftWindow/2 and corresponding to integer number of seconds in video
DFT_WINDOW_SHIFT = [ 510, 510, 500, 1000, 500, 500, 500, 500, 510, 1000, 500];                     finalPPG = cell(nFile, 1);shareErrorBelow3p5BPM = cell(nFile, 1);
shareErrorBelow7BPM = cell(nFile, 1);
corrCoef = cell(nFile, 1);
meanError = cell(nFile, 1);
rmse = cell(nFile, 1);
stdError = cell(nFile, 1);
snr = cell(nFile, 1);
corrPvalue = cell(nFile, 1);%variables for motion estimation
nBins = {6,8,6,4,6,4,8,6,1,1,1};  % optimal number of bins for computing SNR (selected based on estimation errors)
motionData = cell(nFile, 1);
errorForMotion = cell(nFile, 1);
startPosForMotion = cell(nFile, 1);
endPosForMotion = cell(nFile, 1);
dFreqMotion = cell(nFile, 1);nSubject = length(unique(SUBJECT_INDEX));
subjectHRtrue = cell(nSubject, 1);
subjectHRestimate = cell(nSubject, 1);
subjectSessionIndex = cell(nSubject, 1);hrTrue = cell(1, nFile);
hrEstimated = cell(1, nFile);
xt = cell(1, nFile);% estimate pulse rates for the dataset and evaluation of estimates' performance 
for iFile = 1:nFile% set iPPG parameters for each file

%number of frames nearest to the fftWindow/2 and corresponding to integer number of seconds in video
DFT_WINDOW_SHIFT = [ 510, 510, 500, 1000, 500, 500, 500, 500, 510, 1000, 500];                     

finalPPG = cell(nFile, 1);

shareErrorBelow3p5BPM = cell(nFile, 1);
shareErrorBelow7BPM = cell(nFile, 1);
corrCoef = cell(nFile, 1);
meanError = cell(nFile, 1);
rmse = cell(nFile, 1);
stdError = cell(nFile, 1);
snr = cell(nFile, 1);
corrPvalue = cell(nFile, 1);

%variables for motion estimation
nBins = {6,8,6,4,6,4,8,6,1,1,1};  % optimal number of bins for computing SNR (selected based on estimation errors)
motionData = cell(nFile, 1);
errorForMotion = cell(nFile, 1);
startPosForMotion = cell(nFile, 1);
endPosForMotion = cell(nFile, 1);
dFreqMotion = cell(nFile, 1);

nSubject = length(unique(SUBJECT_INDEX));
subjectHRtrue = cell(nSubject, 1);
subjectHRestimate = cell(nSubject, 1);
subjectSessionIndex = cell(nSubject, 1);
  
hrTrue = cell(1, nFile);
hrEstimated = cell(1, nFile);
xt = cell(1, nFile);

% estimate pulse rates for the dataset and evaluation of estimates' performance 
for iFile = 1:nFile
  % set iPPG parameters for each file

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

 [1] Unakafov AM， Moeller S， Kagan I， Gail A， Treue S， Wolf F. 使用成像光电容积脉搏波法估计非人灵长类动物的心率。公共科学图书馆一号2018;13（8）：e0202581。Using imaging photoplethysmography for heart rate estimation in non-human primates | PLOS ONE
[2] 乌纳卡福夫 AM.使用成像光电容积描记法估计脉搏波：通用框架和公开数据集上的方法比较。生物医学物理与工程快报。2018;4(4):045001.

🌈4 Matlab代码实现