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# 基于rPPG的血压估计系统
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该项目是一个基于远程光电容积脉搏波描记法（rPPG）的血压估计系统。它使用LSTM神经网络在多个rPPG数据集上进行训练，然后可以从视频中提取光学脉冲信号，并预测个体的收缩压（SBP）和舒张压（DBP）值。
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## 核心文件
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- `BPApi.py`： 包含BP估计模型的核心逻辑，如信号预处理、模型推理等。
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- `lstm.py`： 定义了用于BP估计的LSTM神经网络架构。
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- `video.py`： 视频处理、人脸检测和BP估计的主要脚本。
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- `best_model.pth`： 在多个数据集上训练的最佳模型权重文件。
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## 使用方法
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1. 确保已安装所需的Python库，包括`opencv-python`、`torch`、`numpy`、`scipy`和`pywavelets`。
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2. 运行`video.py`脚本。
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3. 脚本将打开默认摄像头，开始人脸检测和BP估计。
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4. 检测到的人脸区域将被提取用于BP估计，预测结果将显示在视频流窗口中。
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5. 按`q`键退出程序。
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## 模型介绍
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该项目使用LSTM神经网络作为基础模型，使用大规模PPG信号数据集进行预训练，并进一步使用rPPG信号数据集进行微调，以预测个体的SBP和DBP值。模型输出包含两个值，分别对应SBP和DBP的预测值。
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### 数据集介绍
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该项目使用了以下三个公开的rPPG数据集进行训练：
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1. **MIMIC-III数据集**： 包含9054000条PPG信号序列和对应的SBP/DBP标签。
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2. **UKL-rPPG数据集**： 包含7851条rPPG信号序列和对应的SBP/DBP标签。
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3. **iPPG-BP数据集**： 包含2120条rPPG信号序列和对应的SBP/DBP标签。
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## 算法流程
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1. **视频采集**：
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- 使用OpenCV库初始化视频捕捉对象，并获取视频的帧率。
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2. **人脸检测**：
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- 在每一帧上使用Haar级联人脸检测器进行人脸检测。
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- 如果检测到人脸，获取人脸区域的边界框坐标。
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3. **帧序列提取**：
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- 维护一个固定长度（如250帧）的循环队列，用于存储最近的人脸帧序列。
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- 对于新检测到的人脸，将其添加到队列中。
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4. **信号预处理**：
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- 当队列满时，执行以下预处理步骤：
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- 从人脸帧序列中提取绿色通道信号。
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- 使用小波变换进行去趋势，消除基线漂移。
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- 使用带通滤波器去除高频和低频噪声，保留有效的脉搏频率范围。
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5. **推理**：
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- 将预处理后的绿色通道信号输入到LSTM神经网络模型中。
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- 模型输出SBP和DBP的预测值。
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6. **可视化**：
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- 在视频帧上绘制人脸边界框。
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- 在视频帧上显示预测的SBP和DBP值。
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7. **持续循环**：
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- 对新的视频帧重复执行步骤2-6，持续进行人脸检测、BP估计和可视化。
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8. **退出**：
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- 当用户按下特定按键（如'q'）时，退出程序，关闭视频捕捉对象和所有窗口。
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