本说明书涉及人的生命体征的测量。
背景技术：
1、生命体征是身体的最基本功能的度量。人的生命体征可以包括例如血压(bp)、心率(hr)、呼吸率(rr)、血氧饱和度和核心温度等。生命体征的测量对于评估一个人的临床状况是必要的。人的生命体征可以由护士在临床或医院环境中、或在家中、或在医疗紧急情况的地点等侵入式度量，例如一天若干次。在临床环境中，基于所度量的生命体征的早期预警评分(ews)通常每天计算三次，但这些可能不会捕获早期恶化。
2、用于度量生命体征的可穿戴设备或传感器提供了在非临床环境中远程监测临床相关生命体征的机会。设备可以允许患者自我监测、跟踪和评估人类生理数据，同时还提供用于向医疗保健提供者传送生命体征数据的接口(例如，无线接口)。具有用于度量生命体征的可穿戴设备或传感器降低了对患者的移动性和日常活动的限制，并且允许在患者的自然环境中(例如，在家中、在工作中或在其他活动期间)进行监测。利用可穿戴设备或传感器对生命体征的这样的监测可以在较早阶段检测临床劣化并且允许迅速的校正动作。
技术实现思路
1、在一般方面，一种用于确定人的一个或多个生命体征的方法包括：利用耦合到人的身体的自我中心相机来记录场景的视频图像；检测并放大场景的视频图像中的图像帧到图像帧移动；通过一维(1d)振幅对时间序列来表示场景的视频图像中的放大的图像帧到图像帧移动；以及将1d振幅对时间序列表示变换成频谱。该方法进一步包括将频谱中的一个或多个局部频率最大值识别为与人的一个或多个生命体征相对应。
2、在一般方面，计算机程序产品有形地体现在非暂时性计算机可读存储介质上。所述存储介质包括指令，所述指令在由耦合到设置在人上的自我中心相机的至少一个计算设备执行时，被配置为使所述至少一个计算设备：使用所述自我中心相机记录场景的视频图像；检测并放大所述场景的所述视频图像中的图像帧到图像帧移动；通过一维(1d)振幅对时间序列来表示所述场景的所述视频图像中的放大的图像帧到图像帧移动；将所述1d振幅对时间序列表示变换成频谱；以及将所述频谱中的一个或多个局部频率最大值识别为与所述人的一个或多个生命体征相对应。
3、在一般方面，一种计算设备包括处理器和存储指令的存储介质。指令在由处理器执行时使得计算设备：使用自我中心相机记录场景的视频图像；检测并放大场景的视频图像中的图像帧到图像帧移动；通过一维(1d)振幅对时间序列来表示场景的视频图像中的放大的图像帧到图像帧移动；将1d振幅对时间序列表示变换成频谱；以及将频谱中的一个或多个局部频率最大值识别为与人的一个或多个生命体征相对应。
4、在附图和下面的描述中阐述了一个或多个实施方式的细节。根据说明书和附图以及权利要求，其他特征将是显而易见的。
1.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品有形地体现在非暂时性计算机可读存储介质上并且包括指令，所述指令在由耦合到设置在人上的相机的至少一个计算设备执行时被配置为使所述至少一个计算设备：
2.根据权利要求1所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
3.根据权利要求1或2所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
4.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
5.根据权利要求4所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
6.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
7.根据权利要求6所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
8.根据权利要求7所述的计算机程序产品，其中，所述指令在被执行时进一步被配置为使所述至少一个计算设备：
9.根据前述权利要求中任一项所述的计算机程序产品，其中，所述人的所述一个或多个生命体征包括所述人的呼吸率和心率中的至少一个。
10.一种方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，用所述相机记录场景的视频图像包括以大于约1500帧/分钟的帧率捕获所述图像帧。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，放大所述场景的所述视频图像中的图像帧到图像帧移动包括在欧拉视频放大(evm)框架下的视频放大，并且涉及所述图像帧的基于相位的逐像素处理。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，放大图像帧到图像帧移动包括将所述图像帧空间分解为层。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，放大图像帧到图像帧移动进一步包括在时间上处理所述层中的每个层并且在与所述人的生命体征相关联的至少一个频带中放大所述层中的每个层。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的方法，其中，将所述振幅对时间序列变换成频谱进一步包括应用稀疏度分析来选择稀疏频谱以供进一步处理。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，将所述振幅对时间序列变换成频谱进一步包括通过与核卷积来平滑所选择的稀疏频谱。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，将所述频谱中的一个或多个局部频率最大值识别为与所述人的一个或多个生命体征相对应包括将所平滑的频谱中的一个或多个局部频率最大值识别为与所述人的一个或多个生命体征相对应。
18.根据权利要求10至17中任一项所述的方法，其中，所述人的所述一个或多个生命体征包括所述人的呼吸率和心率中的至少一个。
19.一种计算设备，包括：
20.根据权利要求19所述的计算设备，其中，所述计算设备包括智能手表、智能眼镜、智能电话、服务器或远程计算机中的至少一个或多个。
