基于信号质量指数动态加权融合的多模态呼吸率估计方法

摘要

提出一种基于信号质量指数（SQI）动态加权融合的多模态呼吸率估计方法，旨在提升非侵入式连续呼吸监测的精度与鲁棒性。该方法结合心电图衍生呼吸信号与光电容积脉搏波的希尔伯特包络信号，利用其生理互补性构建融合模型；通过实时计算SQI量化各模态信号的可靠性，并以此为据动态分配融合权重，从而自适应调整不同信号源的贡献比例，以应对信号质量波动。基于CapnoBase数据库的实验验证表明，本文方法在波形层面与参考呼吸信号保持高度一致，平均皮尔逊相关系数达0.8181，波形重建误差显著降低；在呼吸率估计方面，本文方法表现出优异的准确性与稳定性，其平均绝对误差仅为0.36次/min，尤其在信号干扰场景下性能提升显著。本研究证实了基于SQI的动态多模态融合能有效增强呼吸估计系统的抗干扰能力和整体性能，为智慧医疗及可穿戴设备中的高可靠性连续呼吸监测提供创新且实用的解决方案。

关键词

呼吸率估计 / 信号质量指数 / 心电图 / 光电容积脉搏波 / 多模态融合