一種高效實時脈搏血氧監測系統的研究

張根選，石 波，劉勝洋，陳建方，TSAU Young

（1.蚌埠醫學院醫學影像學系，安徽蚌埠233030；2.深圳迪美泰數字醫學技術有限公司，廣東深圳518067）

一種高效實時脈搏血氧監測系統的研究

張根選1，石 波1，劉勝洋1，陳建方1，TSAU Young2

（1.蚌埠醫學院醫學影像學系，安徽蚌埠233030；2.深圳迪美泰數字醫學技術有限公司，廣東深圳518067）

針對傳統的脈搏血氧監測存在光電檢測電路復雜、實時性差等缺點，本文提出了一種高效實時的監測方法。以光電容積脈搏波描記法（PPG）為基本原理，構建了以光頻轉換技術為核心的全數字硬件系統，采用零相移數字濾波和小波分析技術實現脈搏血氧信號的預處理，運用線性回歸分析完成血氧飽和度的計算。采用Fluke的Index 2血氧模擬儀產生的標準信號進行測試，在70%～100%范圍，誤差小于2%。結果表明，該方法切實有效，具有電路簡單、數據利用率高等優點，可以實現血氧值的秒級更新。

脈搏血氧飽和度；光電容積脈搏波描記法；光頻轉換；線性回歸分析

1 引 言

脈搏血氧計是一種無創連續監測血氧飽和度（SpO2）的設備，現已廣泛應用于手術室、恢復室、急救病房、危重病房等。現有的脈搏血氧計大多是以光電容積脈搏波描記法（Photoplethysmography，PPG）為基本原理［1－3］。在測量中，SpO2的計算是以特征值R的準確提取為基礎的。傳統的R值提取方法大多采用脈搏波的峰谷值法［4－5］，不能算是一種嚴格意義上的實時監測。此外，在這些設備中，脈搏血氧信號的硬件采集系統大多都是采用模擬電路［6－7］，主要由光電探測器、電流—電壓轉換電路、模擬放大器、模擬濾波器等部分組成。這種設計存在電路復雜、抗干擾能力差、內部噪聲大、體積大、功耗高等各項不足。由此可見，脈搏血氧飽和度監測作為發展中的一項技術，在數據采集和血氧信號處理等方面還需要進一步改進和完善。本文以PPG為基本原理，構建了以光頻轉換技術為核心的全數字硬件系統，采用光頻轉換技術、零相位數字濾波和小波分析技術實現脈搏血氧信號的預處理以及線性回歸算法的使用實現了血氧的高效實時監測。

2 方 法

2.1 測量原理

PPG是血氧飽和度的一種無創檢測方法，它是基于Lambert-Beer定律，利用氧合血紅蛋白（HbO2）和脫氧血紅蛋白（Hb）在紅光和紅外光區的光吸收系數差異來進行的。基于PPG原理所測得的血氧飽和度一般用SpO2表示，計算公式可表示為：

其中，CHbO2和CHb分別表示動脈血液中HbO2和Hb的濃度。

假設波長為λ，光強為Io的單色光垂直入射指端時，透射光強可分為兩部分：一部分是直流成分，主要反映指端組織中各種非脈動成分，如肌肉、骨骼、色素、脂肪、水和靜脈血等對光的吸收；另一部分為交流成分，是由血管隨心臟搏動而產生的收縮和舒張引起，主要反映動脈血中HbO2和Hb對光的吸收。如果忽略散射、反射等因素造成的衰減，根據Lambert-Beer定律，透光強度I可以表示為：

其中，εo，Co和L為組織內各種非脈動成分的總吸光系數、光吸收物質的濃度和光路徑長度；εHbO2，εHb分別為動脈血液中HbO2和Hb的吸光系數。

當動脈搏動時，入射光穿過指端的光路徑長度會隨之發生變化，假設變化為L＋ΔL，對應的透射光強度變化為I＋ΔI，這時式（1）可以寫成：

由于透射光中交流成分占直流成分的百分比很小，即ΔI／I＜＜1，這時，將式（2）和式（1）相除，并對兩邊取對數，可寫成：

如果采用660 nm的紅光和940 nm紅外光作為光源，則用這兩種特定波長的光照射手指時，可以得到：

將（5）和（6）兩式相除可得：

式中，A和B為經驗常數，可以通過實驗定標得到；特征值R本文采用線性回歸算法來提取。

2.2 光頻全數字硬件系統的設計

硬件系統采用光頻轉換技術［8－9］，結構如圖1所示。整個系統由電源模塊、微處理器模塊、電光模塊、光頻轉換模塊（TSL230RD）以及通信接口模塊等組成。

圖1 硬件系統框圖Fig.1 Hardware system block diagram

為了保證運算速度，微處理器選擇微芯公司的PIC32MX4XXL。微處理器的I／O接口輸出脈沖控制光源驅動電路，其中光源為660 nm和940 nm的雙波長發光二極管。光頻轉換器選擇德州儀器的TSL230RD，將穿過人體組織吸收衰減后的透射光轉換為頻率信號。微處理器將脈沖頻率捕捉并進行數字濾波預處理，然后完成血氧信號的計算。

理論上，紅光和紅外光強度信號必須是相同時刻采集才能準確計算出血氧飽和度的值，但是技術上由于兩種光同時照射相互干擾而難以實現，實際上對兩種光強度信號的采樣為交替式而不是完全同步，即使發光二極管按照一定的時序交替發光。對這兩種波長的光強度信號采樣通常采用恒定采樣間隔，其時間差應當越小越好。

2.3 信號預處理

在血氧信號采集過程中，光頻轉換器接收到的光信號除了包含脈搏信息里的投射光信號，還包含測量環境下的背景光信號、運動偽差、工頻和其他儀器如高頻電刀等產生的干擾等。傳統的設計都是采用模擬濾波或者是模擬濾波和數字濾波并用的方法。本文采用零相位數字濾波和小波分析去除噪聲信號。

2.3.1 零相位濾波去除血氧信號中的基線漂移

以紅光為例信號進行分析（紅外光分析方法相同），紅光信號的采樣點數設為M＝3000，紅光原始信號如圖2和圖3所示，信號中除了有嚴重的基線漂移以外，還嚴重存在各種頻率的干擾信號。經過零相位數字濾波去除基線漂移后信號描如圖4和圖5所示。

圖2 原始信號的整體波形Fig.2 overall signal waveform of the original signal

圖3 原始信號的局部波形Fig.3 local signal waveform of the original signal

圖4 去除基線漂移后的整體信號波形Fig.4 the whole waveform after remove baseline drift

圖5 去除基線漂移后的局部整體信號波形Fig.5 the localwaveform after remove baseline drift

2.3.2 小波分析去噪

根據小波變換的理論可知，由于小波變換具有多分辨率的特性，因此可先將其分解，然后重構有用信號，經過實驗數據分析，將a5與d5兩層信號重構得到的信號效果最好。圖6和圖7為采用小波去噪方法對去除基線漂移后的血氧信號處理后的結果。通過比較小波消噪前后的波形圖，可見噪聲得到了明顯的去除，尤其是高頻噪聲。

圖6 去噪后的整體信號波形Fig.6 The overall signal after rejecting noise

2.4 血氧飽和度的實時計算

圖7 小波去噪后的局部信號波形Fig.7 The local signal after rejecting noise

線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或者兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，應用十分廣泛。對于生物組織這種強散射性、各向異性的復雜介質，不完全符合Lambert-Beer定律，散射效應一方面會改變一部分光的出射方向，另一方面使得光在介質中的傳播路徑變長，被吸收的幾率增加。這些都會導致生物組織對入射光衰減的改變。如果兩束透射光強度之間的具有相關性，就可以使用連續采樣過程產生的大量樣本數據進行線性回歸提取R值，從而大幅度提高精度［10］。

假設紅光和紅外光的透射光強信號序列分別為x＝｛x1，x2，x3，……，xN｝和y＝｛y1，y2，y3，……，yN｝。如果證明兩個信號序列之間存在相關性，則可以建立一元線性回歸模型，即：

其中，a，b為回歸系數，利用最小二乘法可以求出：

其中，N為參與運算的樣本點的個數。經過推倒可以得到R的表達式為：

由此可見，R值的提取僅取決于參與運算的采樣點的個數而不依賴于峰谷值，只需要少量的普通采樣點就可以完成血氧值的計算，大大提高了數據使用效率，降低了硬件系統的負擔，可以實現了真正意義上的血氧飽和度實時測量。

3 結 果

對公式（9）中的兩個常數進行定標后，用線性回歸算法計算的R值計算出血氧飽和度。實驗采用Fluke的Index 2血氧模擬儀產生不同血氧飽和度結果與標準信號間的誤差如表1所示。

表1 血氧飽和度測試結果Tab.1 oxygen saturation of blood test results

在70%～100%范圍，誤差小于2%。

4 結 論

本文提出并驗證了一種高效實時的脈搏血氧監測系統，該系統是運用線性回歸算法實現數據利用率的高效性和血氧值更新的實時性；同時光頻轉換技術和數字濾波技術的應用具有模擬濾波技術無與倫比的優點。該系統可用于心電監護儀中的血氧監測模塊以及穿戴式血氧設備。

［1］ John A Crowe，Damianos Damianou.The wavelength dependence of the photoplethysmogram and its implication to pulse oximetry［C］.14thAnnual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society，1992，6：2423－2424.

［2］ Webster JG.Design of pulse oximeters［M］.British：Institute of Physics Publishing，1997.

［3］ Luo Zhichang，Zhang Song，Yang Yimn.Engineering analysis for pulse wave and its application in clinical practice［M］. Beijing：Science Press，2006：165－179.（in Chinese）羅志昌，張松，楊益民.脈搏波的工程分析與臨床應用［M］.北京：科學出版社，2006：165－179.

［4］ Reichelt S，Fiala J，Werber A，et al.Development of an implantable pulse oximeter［J］.IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2008，55（2）：581－588.

［5］ Hong Lei，Chang Jinyi，Guan Yujing.A-trous and immune genetic algorithm based resrarch on blood oxygen signal［J］.Journal of Changshu Institute Technology：Natural Sciences，2009，23（2）：106－110.（in Chinese）洪蕾，常晉義，關玉景.動態血氧飽和度監測算法的研究［J］.常熟理工學院學報：自然科學版，2009，23（2）：106－110.

［6］ Wu Xiaoling，Cai Guiyan.The development of a wearable pulse oximeter sensor and study of the calibration method［J］.Journal of Biomedical Engineering，2009，26（4）：731－738.（in Chinese）吳小玲，蔡桂艷.可穿戴式血氧傳感器的設計和定標方法研究［J］.生物醫學工程學雜志，2009，26（4）：731－738.

［7］ Xu Xiaofeng，Li Zhe，Ling Zhenbao.Design of blood oxygen saturation measure system based on reflection type［J］.Journal of Jinlin University：Information Science Edition，2013，31（3）：260－265.（in Chinese）許曉峰，歷哲，凌振寶.反射式血氧飽和度測量系統設計［J］.吉林大學學報：信息科學版，2013，31（3）：260－265.

［8］ Yang Tao，Lin Wanhua，Weng Yujie，etal.Design of digital pulse oximeter with high resolution based on opticalfrequency converter［J］.Beijing Biomedical Engineering，2011，30（1）：73－77.（in Chinese）楊濤，林宛華，翁羽潔，等.基于光－頻轉換器的高精度數字脈搏血氧儀的設計［J］.北京生物醫學工程，2011，30（1）：73－77.

［9］ Gong Yushun，Wu Baoming，Gao Dandan，et al.Design of an anti-noise wearable pulse oximetry［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators，2012，25（1）：6－10.（in Chinese）龔渝順，吳寶明，高丹丹，等.一種抗干擾穿戴式血氧飽和度監測儀的研制［J］.傳感技術學報，2012，25（1）：6－10.

［10］Shi Bo，Liu Shengyang，Chen Jianfang，et al.Features extraction from pulse oximetry signals through linear regression methods：a preliminary experimental study［J］.Chinese Journal of Medical Physics，2013，30（1）：3913－3916.（in Chinese）石波，劉勝洋，陳建方，等.線性回歸算法提取脈搏血氧特征值初步驗證［J］.中國醫學物理學雜志，2013，30（1）：3913－3916.

Efficient real-time pulse oximetry monitoring system

ZHANG Gen-xuan1，SHIBo1，LIU Sheng-yang1，CHEN Jian-fang1，TSAU Young2
（1.Department of Medical Imaging，Bengbu Medical College，Bengbu 233030，China；2.Dimetek Digital Medical Technologies Ltd，Shenzhen 518067，China）

To solve the problems of the circuit complexity and poor real-time performance existed in traditional pulse oximetrymonitoring system，an efficient real-time method is proposed.Based on the photoplethysmograph（PPG），a digital hardware system is constructed with the light to frequency conversion technology.This system adopts zero phase digital filter and wavelet analysis technology to realize pulse oximetry preprocessing，and employs linear regression algorithm to complete the pulse oxygen saturation（SpO2）calculation.By using thismethod，the standard signals in the range of70%～100%derived from Fluke Index 2 XL oxygen simulator have acquired error rate less than 2%.The results indicate that，this efficientmethod has the advantages of low complexity of circuit and high utilization rate of data，and can refresh the SpO2value at the level of second.

pulse oxygen；saturation（SpO2）；PPG；optical frequency conversion；linear regression analysis

TN29

A

10.3969／j.issn.1001-5078.2014.02.0

1001-5078（2014）02-0187-05

國家級大學生創新訓練資助項目（No.201210367013）資助。

張根選（1976－），男，碩士，講師，主要從事生物醫學信號檢測、生物醫學儀器研究。E-mail：cyzgx123＠163.com

2013-07-04；

2013-09-12