TWI795765B - 非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法 - Google Patents

Abstract

本發明提供一種非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法。非接觸式生理訊號量測設備包括儲存裝置、影像訊號感測元件以及處理器。儲存裝置用以儲存多個模組。影像訊號感測元件用以取得連續影像。處理器耦接影像訊號感測元件以及儲存裝置。處理器用以執行多個模組，以從連續影像偵測出皮膚影像，並且從連續影像中的皮膚影像擷取出皮膚反射訊號。處理器根據皮膚反射訊號計算出光體積變化描記訊號，並且根據光體積變化描記訊號計算出生理資訊。

Description

非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法

本發明係關於生理資訊辨識的技術領域，特別是指提供非接觸式、全面性生理資訊的一種量測設備、系統及其方法。

隨著醫療水平的提升，民眾對於健康的關注同樣隨之提升。對於身體的健康狀態最基本的評估方式，就是透過量測生理特徵值。也就是說，經由生理特徵值的數據，來判斷目前的健康狀態。特別是，患有慢性病的患者，尤其需要時刻監測生理特徵值。然而，現行的生理特徵量測設備，通常需要將量測設備配戴於待量測者的身體的某個部位上，才能採集數據。

在另一方面，隨著高齡化的現象，長照的需求也越來越多。對此，長照往往需要透過大量的人力來進行高齡者的即時照護。因此，長照人力的不足也是目前長照的主要問題之一。有鑑於此，如何建立自動化的照護系統，以降低長照人力的需求以及提供即時的照護功能，以下將提出幾個實施例的解決方案。

本發明提供一種非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法，可透過非接觸式的方式來有效地取得生理參數。

本發明的非接觸式生理訊號量測設備包括儲存裝置、影像訊號感測元件以及處理器。儲存裝置用以儲存多個模組。影像訊號感測元件用以取得連續影像。處理器耦接影像訊號感測元件以及儲存裝置。處理器用以執行所述多個模組，以從連續影像偵測出皮膚影像，並且從連續影像中的皮膚影像擷取出皮膚反射訊號，並且處理器根據皮膚反射訊號計算出光體積變化描記訊號。處理器根據光體積變化描記訊號計算出生理資訊，並且生理資訊包括心跳估計曲線、心跳變異估計曲線、呼吸估計值、血氧估計值以及血壓估計值的至少其中之一。

本發明的非接觸式生理訊號量測系統包括監控主機以及多個量測設備。多個量測設備耦接監控主機。所述多個量測設備用以對於多個量測對象進行非接觸式生理訊號量測，並且用以決定是否輸出對應的警示訊號至監控主機，以使監控主機監控所述多個生理資訊以及對應的警示訊號。所述多個量測設備的每一個用以偵測對應的量測對象的連續影像中各別的皮膚影像，並從皮膚影像中擷取出皮膚反射訊號，並且將皮膚反射訊號計算出光體積變化描記訊號。所述多個量測設備的每一個將光體積變化描記訊號計算出對應的生理資訊，其中生理資訊包括心跳估計曲線、心跳變異估計曲線、呼吸估計值、血氧估計值以及血壓估計值的 至少其中之一。

本發明的非接觸式生理訊號量測方法包括以下步驟：透過影像訊號感測元件取得連續影像；從連續影像偵測出皮膚影像，並且從連續影像中的皮膚影像擷取出皮膚反射訊號；根據皮膚反射訊號計算出光體積變化描記訊號；以及根據光體積變化描記訊號計算出生理資訊，其中生理資訊包括心跳估計曲線、心跳變異估計曲線、呼吸估計值、血氧估計值以及血壓估計值的至少其中之一。

基於上述，本發明的非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法可提供非接觸式的生理訊號量測功能，並且可自動地產生一個或多個量測目標的多種生理訊號生理資訊。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

100:非接觸式生理訊號量測設備

110:處理器

120:影像訊號感測元件

130:儲存裝置

300_1~300_N:連續影像

301:人體皮膚區域

302:環境區域

310:心跳估計曲線

320:心跳變異估計曲線

330:呼吸估計值

340:血氧估計值

350:血壓估計值

401:皮膚反射訊號

402:等間距反射訊號

403:光體積變化描記訊號

410:皮膚反射訊號擷取模組

411:皮膚偵測單元

412:皮膚反射訊號擷取單元

420:皮膚反射訊號運算模組

421:等間隔訊號取樣單元

422:訊號轉換單元

430:生理訊號分析模組

431:心跳訊號計算單元

432:呼吸訊號計算單元

433:血氧訊號計算單元

434:血壓訊號計算單元

600:非接觸式生理訊號量測設備

610:監控主機

620_1~620_N:量測設備

S210~S240、S510~S593:步驟

圖1是本發明的一實施例的非接觸式生理訊號量測設備的示意圖。

圖2是本發明的一實施例的非接觸式生理訊號量測方法的流程圖。

圖3是本發明的一實施例的量測示意圖。

圖4是本發明的一實施例的多個模組的示意圖。

圖5是本發明的另一實施例的非接觸式生理訊號量測方法的流程圖。

圖6是本發明的一實施例的非接觸式生理訊號量測系統的示意圖。

為了使本發明之內容可以被更容易明瞭，以下特舉實施例作為本發明確實能夠據以實施的範例。另外，凡可能之處，在圖式及實施方式中使用相同標號的原件/構件/步驟，係代表相同或類似部件。

圖1是本發明一實施例的非接觸式生理訊號量測設備的示意圖。參考圖1，非接觸式生理訊號量測設備100可包括處理器110、影像訊號感測元件120以及儲存裝置130。處理器110耦接影像訊號感測元件120以及儲存裝置130。在本實施例中，儲存裝置130可用以儲存多個模組，以實現本發明各實施例的影像處理、分析及訊號處理。影像訊號感測元件120可包括可見光(Visible light)及/或紅外光(Infrared；IR)攝影機。在本實施例中，非接觸式生理訊號量測設備100可利用影像訊號感測元件120以非接觸式的方式來量測量測目標的生理資訊。

在本實施例中，處理器110可例如包括中央處理器(Central Processing Unit；CPU)、微處理器(Microprocessor Control Unit；MCU)或現場可程式閘陣列(Field Programmable Gate Array；FPGA)，但本發明不以此為限。處理器110可驅動並控制影像訊號感測元件120，並且處理處理器110可透過存取儲存裝置130以及執行多個模組。

在本實施例中，儲存裝置130可例如包括隨機存取記憶體(Random-Access Memory；RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory；ROM)、光碟(Optical disc)、磁碟(Magnetic disk)、硬驅動機(Hard drive)、固態驅動機(Solid-state drive)、快閃驅動機(Flash drive)、安全數位(Security digital；SD)卡、記憶條(Memory stick)、緊密快閃(Compact flash；CF)卡或任何類型的儲存裝置，但本發明不以此為限。在本實施例中，儲存裝置130可用於儲存多個模組(軟體程式或韌體)以及本發明各實施例所述之影像資料等。

在本實施例中，非接觸式生理訊號量測設備100可為一種可攜帶式的感測設備，以例如供使用者可手持非接觸式生理訊號量測設備100來對一個或多個感測對象以非接觸式地感測(影像感測)的方式來量測生理資訊。或者，在一實施例中，非接觸式生理訊號量測設備100可為一種固定式的監控設備。影像訊號感測元件120可例如設置在病床周圍，以即時監控病床上的感測對象。

圖2是本發明的一實施例的非接觸式生理訊號量測方法的流程圖。圖3是本發明的一實施例的量測示意圖。參考圖1至圖3，非接觸式生理訊號量測設備100可執行如圖2的步驟 S210~S240，以實現非接觸式生理訊號量測。在步驟S210，非接觸式生理訊號量測設備100可透過影像訊號感測元件120取得連續影像300_1~300_N，其中N為正整數。連續影像300_1~300_N可包括多個可見光影像及/或多個紅外光影像。在步驟S220，非接觸式生理訊號量測設備100可從連續影像300_1~300_N偵測出皮膚影像，並且從連續影像中的皮膚影像擷取出皮膚反射訊號。連續影像300_1~300_N中各別包括人體皮膚區域301以及環境區域302。在步驟S230，非接觸式生理訊號量測設備100可根據皮膚反射訊號計算出光體積變化描記訊號(Photoplethysmography，PPG)。在步驟S240，非接觸式生理訊號量測設備100可根據光體積變化描記訊號計算出生理資訊。在本實施例中，生理資訊可包括心跳估計曲線310、心跳變異估計曲線320、呼吸估計值330、血氧估計值340以及血壓估計值350的至少其中之一。或者，生理資訊可包括心跳估計曲線310、心跳變異估計曲線320、呼吸估計值330、血氧估計值340以及血壓估計值350的至少其中之二者的組合資訊。因此，本實施例的非接觸式生理訊號量測設備100可實現自動化(或稱被動式)的非接觸式生理訊號量測，而無需使用者手動操作量測設備。另外，關於本實施例的人體皮膚區域301、光體積變化描記訊號以及生理資訊的產生方式，以下將提出一個範例實施例來詳細說明之。

圖4是本發明的一實施例的多個模組的示意圖。圖5是本發明的另一實施例的非接觸式生理訊號量測方法的流程圖。參 考圖1、圖2、圖4及圖5，在本發明的一些實施例中，儲存裝置130可包括皮膚反射訊號擷取模組410、皮膚反射訊號運算模組420以及生理訊號分析模組430。在本實施例中，皮膚反射訊號擷取模組410可包括皮膚偵測單元411以及皮膚反射訊號擷取單元412。皮膚反射訊號運算模組420可包括等間隔訊號取樣單元421以及訊號轉換單元422。訊號轉換單元422可為光體積變化描記(Photoplethysmography,PPG)單元、遠程光體積變化描記(Remote-Photoplethysmography,rPPG)單元或影像式光體積變化描記(Image-Photoplethysmography,iPPG)單元。生理訊號分析模組430可包括心跳訊號計算單元431、呼吸訊號計算單元432、血氧訊號計算單元433以及血壓訊號計算單元434。本發明的非接觸式生理訊號量測設備100可透過執行上述多個模組與單元的軟體程式、韌體或演算法，來實現本發明所述的人體皮膚區域301的影像辨識操作、光體積變化描記訊號的訊號產生操作以及生理資訊的資訊產生操作。然而，本發明的儲存裝置130可不限於儲存上述多個模組與單元的軟體程式、韌體或演算法。在本發明的另一些實施例中，非接觸式生理訊號量測設備100可也透過執行其他已知軟體程式、韌體或演算法來實現本發明所述的影像辨識操作、訊號產生操作以及資訊產生操作。

在本實施例中，非接觸式生理訊號量測設備100可執行如圖5的步驟S510~S593，在步驟S510，處理器110可取得連續影像300_1~300_N。在步驟S520，處理器110可執行皮膚反射訊 號擷取模組410的皮膚偵測單元411，以從連續影像300_1~300_N偵測出皮膚影像。皮膚偵測單元411可為深度學習(Deep Learning)模組，例如神經網路(Neural Network，NN)模組，且經訓練後可辨識影像中的人體區域，其中特別是可辨識人體的皮膚區域。在步驟S530，處理器110可執行皮膚反射訊號擷取模組410的皮膚反射訊號擷取單元412，以從連續影像300_1~300_N擷取出皮膚反射訊號。皮膚反射訊號擷取模組410可將皮膚反射訊號401提供至皮膚反射訊號運算模組420。

在步驟S540，處理器110可執行皮膚反射訊號運算模組420的等間隔訊號取樣單元421，以從時間間隔為非等間距的皮膚反射訊號401之中轉換出具有等時間間距的等間距反射訊號402。在步驟S550，處理器110可執行皮膚反射訊號運算模組420的訊號轉換單元422，以將等間距反射訊號402根據不同波長訊號重組出具備脈搏資訊的光體積變化描記訊號403。皮膚反射訊號運算模組420可將光體積變化描記訊號403提供至生理訊號分析模組430。

在步驟S561，處理器110可執行生理訊號分析模組430的心跳訊號計算單元431，以將光體積變化描記訊號403轉換至頻率域後進行帶狀過濾運算，以取出振幅最高的頻率作為心跳估計值。在步驟S562，心跳訊號計算單元431可將心跳估計值鄰近部分的訊號轉換回時間域，以產生心跳估計曲線。在步驟S563，心跳訊號計算單元431可根據心跳估計曲線計算出心跳強度變異曲 線(強度變異)、心跳振幅變異曲線(振幅變異)以及心跳頻率變異曲線(頻率變異)。處理器110可將心跳強度變異曲線、心跳振幅變異曲線以及心跳頻率變異曲線提供至呼吸訊號計算單元432。在步驟S564，心跳訊號計算單元431可輸出心跳估計曲線以及心跳變異估計曲線。心跳變異估計曲線包括上述的心跳強度變異曲線、心跳振幅變異曲線以及心跳頻率變異曲線的至少其中之一。

在步驟S571，處理器110可執行生理訊分析模組430的呼吸訊號計算單元432，以根據心跳強度變異曲線、心跳振幅變異曲線以及心跳頻率變異曲線來計算出心跳強度變異曲線、心跳振幅變異曲線以及心跳頻率變異曲線在單位時間內的各別的波峰數。在步驟S572，呼吸訊號計算單元432可分別根據心跳強度變異曲線、心跳振幅變異曲線以及心跳頻率變異曲線在單位時間內的各別的波峰數產生三種呼吸估計值。在步驟S573，呼吸訊號計算單元432可輸出呼吸估計值330(輸出上述至少一種呼吸估計值)。

在步驟S581，處理器110可執行生理訊分析模組430的血氧訊號計算單元433，以從光體積變化描記訊號403擷取具有不同波長的第一參考訊號以及第二參考訊號。在步驟S582，血氧訊號計算單元433可將第一參考訊號以及第二參考訊號的兩個訊號值的比值乘以預設係數後取得到與最大血氧濃度的差異值，並且將最大血氧濃度減去差異值，以產生血氧估計值。在步驟S583， 血氧訊號計算單元433可輸出血氧估計值。

在步驟S591，處理器110可執行血壓訊號計算單元434，以對心跳估計曲線作二次微分，以產生第三參考訊號。在步驟S592，血壓訊號計算單元434可對第三參考訊號中每相鄰的兩波谷區間取其訊號特徵，且透過回歸方法將訊號特徵轉為血壓訊號，並且根據血壓訊號產生血壓估計值。在步驟S593，血壓訊號計算單元434可輸出血壓估計值。

因此，本實施例的非接觸式生理訊號量測設備100以及非接觸式生理訊號量測方法，可提供非接觸式的生理訊號量測功能，並且可自動地產生量測目標的多種生理訊號生理資訊。

另外，關於上述的皮膚偵測單元411，在皮膚偵測單元411的生產製造的過程中，設備製造商可先訓練對應於皮膚偵測單元411的深度學習模組，以使深度學習模組可具有可運算並分析連續的多個感測影像。設備製造商可將訓練完成後的深度學習模組安裝或寫入至儲存裝置130中。或者，設備製造商亦可透過操作皮膚偵測單元411的處理器預先訓練深度學習模組。

舉例而言，皮膚偵測單元411可預先接收如圖3所示的連續影像300_1~300_N來進行訓練。在本實施例中，影像300_1~300_N的每一個可各別包括人體皮膚區域301以及環境區域302。值得注意的是，由於非接觸式生理訊號量測設備100可能被操作於不同使用環境(例如操作在不同環境光強度的條件下或操作在不同環境影像的條件下)或用於感測不同量測目標類型(例 如不同人種類別或人種膚色)，因此皮膚偵測單元411可先透過被輸入對應於各種使用環境以及各種量測目標類型的感測結果，而讓皮膚偵測單元411的深度學習模組可學習識別對應於各種使用環境以及各種量測目標類型的影像，而可有效地先區分影像中的人體皮膚區域301以及環境區域302，並進而能夠對影像中的人體皮膚區域301進行進一步的分析與計算，以產生皮膚反射訊號。值得注意的是，影像訊號感測元件120可用於執行一段時間的連續感測操作，或是持續性地的多次連續感測操作，以使處理器110可逐次根據的影像分析結果來即時更新生理資訊。

再舉例而言，由於非接觸式生理訊號量測設備100在每次使用之情境或對象可能為不同，因此前述影像分析結果可能對應於不同使用環境或不同感測對象類型時，皮膚偵測單元411的深度學習模組需有不同的影像處理演算或不同的學習經驗。因此，本發明的非接觸式生理訊號量測設備100還可進行自適應性地學習功能。皮膚偵測單元411可根據連續影像300_1~300_N的偵測結果與下一次偵測期間的同一量測目標的另連續影像的偵測結果進行相互驗證，並且可將其驗證結果進一步反饋至深度學習模組進行校正，而使皮膚偵測單元411可對於影像中的人體皮膚區域301進行提供準確的辨識結果，並且還可具有自適應性的自我校正功能，而可被使用至各種使用環境及各種量測目標類型。

圖6是本發明的一實施例的非接觸式生理訊號量測系統的示意圖。參考圖6，本實施例的非接觸式生理訊號量測系統600 可例如建構於長期照顧環境或是醫院的醫療環境，以對於大量的量測目標進行即時、非接觸式以及自動化的生理訊號量測及監控操作。在本實施例中，非接觸式生理訊號量測系統600可包括多個量測設備620_1~620_N。量測設備620_1~620_N的每一個可獨立執行及實現上述各實施例的非接觸式生理訊號量測操作。在本實施例中，量測設備620_1~620_N的每一個可具有如上述圖1的非接觸式生理訊號量測設備100的相關硬體與軟體設置。監控主機610耦接量測設備620_1~620_N(可採用有線或無線的通訊方式)。監控主機610可包括處理器、儲存裝置及通訊介面。監控主機610可例如是雲端伺服器設備，並且用以接收量測設備620_1~620_N的每一個提供的生理資訊。

在本實施例中，量測設備620_1~620_N可用以對於多個量測對象進行非接觸式生理訊號量測，並且用以決定是否輸出對應的警示訊號至監控主機610，以使監控主機610可監控這些生理資訊對應的警示訊號。對此，當量測設備620_1~620_N判斷這些生理資訊的任一個的心跳估計曲線、心跳變異估計曲線、呼吸估計值、血氧估計值以及血壓估計值的至少其中之一為異常值時，對應的量測設備可輸出警示訊號至監控主機610以使監控主機610可透過例如影像或聲音的警示方式來提供對應的量測目標的提醒資訊，以使監控者可透過影像或聲音的方式來取得即時的生理訊號量測異常資訊。

另外，在本發明的另一些實施例中，運算資源也可集中 在監控主機610，以透過監控主機610來進行整體影像處理、分析與資料運算。換言之，量測設備620_1~620_N也可只具有影像訊號感測元件，並且量測設備620_1~620_N各別將連續影像上傳至監控主機610。監控主機610的處理器可對量測設備620_1~620_N各別提供連續影像進行獨立的影像處理、分析與資料運算，以產生對應的多個生理資訊。

綜上所述，本發明的非接觸式生理訊號量測設備、系統及方法可通過影像訊號感測元件取得連續的連續影像，並且對連續影像進行影像處理與分析，以產生光體積變化描記訊號。本發明的非接觸式生理訊號量測設備可分析光體積變化描記訊號，以取得量測對象的多個生理資訊。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

100:非接觸式生理訊號量測設備 110:處理器 120:影像訊號感測元件 130:儲存裝置

Claims (24)

1. 一種非接觸式生理訊號量測設備，包括：一儲存裝置，用以儲存多個模組；一影像訊號感測元件，用以取得一連續影像；以及一處理器，耦接該影像訊號感測元件以及該儲存裝置，其中該處理器用以執行該些模組，以從該連續影像偵測出一皮膚影像，並且從該連續影像中的該皮膚影像擷取出一皮膚反射訊號，並且該處理器根據該皮膚反射訊號計算出一光體積變化描記訊號，其中該處理器根據該光體積變化描記訊號計算出一生理資訊，並且該生理資訊包括一心跳估計曲線、一心跳變異估計曲線、一呼吸估計值、一血氧估計值以及一血壓估計值的至少其中之一，其中該處理器執行一皮膚反射訊號擷取模組，該皮膚反射訊號擷取模組包括：一皮膚偵測單元，用以透過一深度學習模組從該連續影像偵測出該皮膚影像，其中該皮膚偵測單元還根據該連續影像的偵測結果與下一次偵測期間的同一量測目標的另連續影像的偵測結果進行相互驗證，並且將驗證結果反饋至該深度學習模組，以校正該深度學習模組，其中該處理器執行一生理訊號分析模組，其中該生理訊號分析模組包括：一心跳訊號計算單元，用以將該光體積變化描記訊號轉換至 頻率域後進行帶狀過濾運算，以取出振幅最高的頻率作為心跳估計值，並將該心跳估計值鄰近部分的訊號轉換回時間域，以產生一心跳估計曲線，其中該心跳訊號計算單元根據該心跳估計曲線計算出一心跳強度變異曲線、一心跳振幅變異曲線以及一心跳頻率變異曲線。
2. 如請求項1所述的量測設備，其中該皮膚反射訊號擷取模組還包括：一皮膚反射訊號擷取單元，用以從該連續影像中擷取出該皮膚反射訊號。
3. 如請求項2所述的量測設備，其中該處理器執行一皮膚反射訊號運算模組，該皮膚反射訊號運算模組包括：一等間隔訊號取樣單元，用以從時間間隔為非等間距的該皮膚反射訊號之中轉換出具有等時間間距的一等間距反射訊號；以及一訊號轉換單元，用以將該等間距反射訊號根據不同波長訊號重組出具備脈搏資訊的該光體積變化描記訊號。
4. 如請求項3所述的量測設備，其中該訊號轉換單元為一光體積變化描記單元(Photoplethysmography,PPG)、一遠程光體積變化描記單元(Remote-Photoplethysmography,rPPG)或一影像式光體積變化描記單元(Image-Photoplethysmography,iPPG)。
5. 如請求項1所述的量測設備，其中該生理訊號分析模組還包括： 一呼吸訊號計算單元，用以根據該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線來計算出該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線在單位時間內的各別的波峰數，以產生三種呼吸估計值。
6. 如請求項1所述的量測設備，其中該處理器執行該生理訊號分析模組，其中該生理訊號分析模組還包括：一血氧訊號計算單元，用以從該光體積變化描記訊號擷取具有不同波長的一第一參考訊號以及一第二參考訊號，並且該血氧訊號計算單元將該第一參考訊號以及該第二參考訊號的兩個訊號值的比值乘以一預設係數後取得與一最大血氧濃度的一差異值，其中該血氧訊號計算單元將該最大血氧濃度減去該差異值，以產生該血氧估計值。
7. 如請求項1所述的量測設備，其中該處理器執行該生理訊號分析模組，其中該生理訊號分析模組還包括：一血壓訊號計算單元，用以對該心跳估計曲線作二次微分，以產生一第三參考訊號，並且該處理器對該第三參考訊號中每相鄰的兩波谷區間取其訊號特徵，且透過線性回歸分析將該訊號特徵轉為一血壓訊號，其中該處理器根據該血壓訊號產生該血壓估計值。
8. 如請求項1所述的量測設備，其中該生理資訊包括該心跳估計曲線、該心跳變異估計曲線、該呼吸估計值、該血氧估計值以及該血壓估計值的至少其中之二者的一組合資訊。
9. 一種非接觸式生理訊號量測系統，包括：一監控主機；以及多個量測設備，耦接該監控主機，其中該些量測設備用以對於多個量測對象進行非接觸式生理訊號量測，並且用以決定是否輸出對應的一警示訊號至該監控主機，以使該監控主機監控該些生理資訊以及對應的該警示訊號，其中該些量測設備的每一個用以偵測對應的量測對象的一連續影像中各別的一皮膚影像，並從該皮膚影像中擷取出一皮膚反射訊號，並且將該皮膚反射訊號計算出一光體積變化描記訊號，其中該些量測設備的每一個將該光體積變化描記訊號計算出對應的一生理資訊，其中該生理資訊包括一心跳估計曲線、一心跳變異估計曲線、一呼吸估計值、一血氧估計值以及一血壓估計值的至少其中之一，其中該些量測設備的每一個包括一皮膚反射訊號擷取模組，該皮膚反射訊號擷取模組包括：一皮膚偵測單元，用以透過一深度學習模組從該連續影像偵測出該皮膚影像，其中該皮膚偵測單元還根據該連續影像的偵測結果與下一次偵測期間的同一量測目標的另連續影像的偵測結果進行相互驗證，並且將驗證結果反饋至該深度學習模組，以校正該深度學習模組，其中該些量測設備的每一個包括一生理訊號分析模組，其中 該生理訊號分析模組包括：一心跳訊號計算單元，用以將該光體積變化描記訊號轉換至頻率域後進行帶狀過濾運算，以取出振幅最高的頻率作為心跳估計值，並將該心跳估計值鄰近部分的訊號轉換回時間域，以產生一心跳估計曲線，其中該心跳訊號計算單元根據該心跳估計曲線計算出一心跳強度變異曲線、一心跳振幅變異曲線以及一心跳頻率變異曲線。
10. 如請求項9所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該皮膚反射訊號擷取模組還包括：一皮膚反射訊號擷取單元，用以從該連續影像中擷取出該皮膚反射訊號。
11. 如請求項10所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該些量測設備的每一個包括一皮膚反射訊號運算模組，該皮膚反射訊號運算模組包括：一等間隔訊號取樣單元，用以從時間間隔為非等間距的該皮膚反射訊號之中轉換出具有等時間間距的一等間距反射訊號；以及一訊號轉換單元，用以將該等間距反射訊號根據不同波長訊號重組出具備脈搏資訊的該光體積變化描記訊號。
12. 如請求項11所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該訊號轉換單元為一光體積變化描記單元、一遠程光體積變化描記單元或一影像式光體積變化描記單元。
13. 如請求項9所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該生理訊號分析模組還包括：一呼吸訊號計算單元，用以根據該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線來計算出該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線在單位時間內的各別的波峰數，以產生三種呼吸估計值。
14. 如請求項9所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該生理訊號分析模組還包括：一血氧訊號計算單元，用以從該光體積變化描記訊號擷取具有不同波長的一第一參考訊號以及一第二參考訊號，並且該血氧訊號計算單元將該第一參考訊號以及該第二參考訊號的兩個訊號值的比值乘以一預設係數後取得與一最大血氧濃度的一差異值，其中該血氧訊號計算單元將該最大血氧濃度減去該差異值，以產生該血氧估計值。
15. 如請求項9所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該生理訊號分析模組還包括：一血壓訊號計算單元，用以對該心跳估計曲線作二次微分，以產生一第三參考訊號，並且該處理器對該第三參考訊號中每相鄰的兩波谷區間取其訊號特徵，且透過線性回歸分析將該訊號特徵轉為一血壓訊號，其中該處理器根據該血壓訊號產生該血壓估計值。
16. 如請求項9所述的非接觸式生理訊號量測系統，其中該生理資訊包括該心跳估計曲線、該心跳變異估計曲線、該呼吸估計值、該血氧估計值以及該血壓估計值的至少其中之二者的一組合資訊。
17. 一種非接觸式生理訊號量測方法，包括：透過一影像訊號感測元件取得一連續影像；透過一處理器從該連續影像偵測出一皮膚影像，並且從該連續影像中的該皮膚影像擷取出一皮膚反射訊號；透過該處理器根據該皮膚反射訊號計算出一光體積變化描記訊號；以及透過該處理器根據該光體積變化描記訊號計算出一生理資訊，其中該生理資訊包括一心跳估計曲線、一心跳變異估計曲線、一呼吸估計值、一血氧估計值以及一血壓估計值的至少其中之一，其中產生該皮膚反射訊號的步驟包括：透過該處理器執行一深度學習模組，以從該連續影像偵測出該皮膚影像；以及根據該連續影像的偵測結果與下一次偵測期間的同一量測目標的另連續影像的偵測結果進行相互驗證，並且將驗證結果反饋至該深度學習模組，以校正該深度學習模組，其中根據該光體積變化描記訊號計算出該生理資訊的步驟包括：透過該處理器將該光體積變化描記訊號轉換至頻率域後進行 帶狀過濾運算；透過該處理器取出振幅最高的頻率作為心跳估計值，並將該心跳估計值鄰近部分的訊號轉換回時間域，以產生一心跳估計曲線；以及透過該處理器根據該心跳估計曲線計算出一心跳強度變異曲線、一心跳振幅變異曲線以及一心跳頻率變異曲線。
18. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中產生該皮膚反射訊號的步驟還包括：透過該處理器從該連續影像中擷取出該皮膚反射訊號。
19. 如請求項18所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中根據該皮膚反射訊號計算出該光體積變化描記訊號的步驟包括：從時間間隔為非等間距的該皮膚反射訊號之中轉換出具有等時間間距的一等間距反射訊號；以及將該等間距反射訊號根據不同波長訊號重組出具備脈搏資訊的該光體積變化描記訊號。
20. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中根據該光體積變化描記訊號計算出該生理資訊的步驟還包括：透過該處理器根據該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線來計算出該心跳強度變異曲線、該心跳振幅變異曲線以及該心跳頻率變異曲線在單位時間內的各別的 波峰數，以產生三種呼吸估計值。
21. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中根據該光體積變化描記訊號計算出該生理資訊的步驟還包括：透過該處理器從光體積變化描記訊號擷取具有不同波長的一第一參考訊號以及一第二參考訊號；透過該處理器將該第一參考訊號以及該第二參考訊號的兩個訊號值的比值乘以一預設係數後取得與一最大血氧濃度的一差異值；以及透過該處理器將該最大血氧濃度減去該差異值，以產生該血氧估計值。
22. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中根據該光體積變化描記訊號計算出該生理資訊的步驟還包括：透過該處理器對該心跳估計曲線作二次微分，以產生一第三參考訊號；透過該處理器對該第三參考訊號中每相鄰的兩波谷區間取其訊號特徵，且透過線性回歸分析將該訊號特徵轉為一血壓訊號；以及透過該處理器根據該血壓訊號產生該血壓估計值。
23. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，其中該生理資訊包括該心跳估計曲線、該心跳變異估計曲線、 該呼吸估計值、該血氧估計值以及該血壓估計值的至少其中之二者的一組合資訊。
24. 如請求項17所述的非接觸式生理訊號量測方法，包括：根據該生理資訊決定是否輸出對應的一警示訊號至一監控主機；以及透過該監控主機監控該些生理資訊以及對應的該警示訊號。

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