STM32的無創連續血壓測量系統設計

李家楊，葉兵，朱曉冬

(合肥工業大學，合肥 230009)

STM32的無創連續血壓測量系統設計

李家楊，葉兵，朱曉冬

(合肥工業大學，合肥 230009)

針對目前臨床對血壓的連續測量主要采用有創的方法，本文設計通過脈搏波傳導時間(PWTT，Pulse Wave Transmit Time)實現無創連續測量血壓的系統。該系統通過采集光電容積脈搏波(PPG)信號和心電(ECG)信號，利用STM32控制芯片將兩者信號融合，再通過算法求出特征點，擬合方程求出個體的血壓。通過此方法有效實現了無創連續的血壓測量。

脈搏波傳導時間；光電容積脈搏波；ECG

引 言

目前，血壓的測量主要分為有創測量和無創測量，有創測量主要用于危重病人，而日常生活中人們主要利用袖帶進行無創血壓的測量，但袖帶需要先充氣加壓，然后再放氣，無法做到連續測量，且長時間佩戴會使人體感到不適。1871年，Moens和Korteweg提出脈搏波的傳播速度(PWV)與血壓近似滿足線性關系[1]，后來的學者根據這一結論對血壓檢測問題進行了深入研究。大量理論與實驗表明[2-4]，血壓與脈搏波傳播速度存在著準線性關系。而脈搏波的傳播速度與傳導時間成反比，因此可以通過脈搏波傳導時間(PWTT)來間接測出個體的血壓值。

根據以上背景，本文以STM32為嵌入式核心，通過采集心電信號和光電容積脈搏波信號，將兩者信號融合求出特征點的時間差，得出脈搏波傳導時間，進而擬合出對應的每搏血壓值，從而實現了無創連續血壓測量。

1 系統測量原理

Moens和Korteweg提出脈搏波的傳播速度與血壓之間的線性關系為：

(1)

其中,ΔP為動脈血壓變化值，ΔT為脈搏波傳播時間變化值，α為血管的特征值[5]。

1957年，Lansdown根據Moens-Korteweg提出的結論進行研究，得出同一個體脈搏波傳導時間與血壓在一定時間和范圍內呈線性相關，且相對穩定[6]。推導出人體血壓和脈搏波傳導時間滿足關系如下[7]：

(2)

其中，D為平衡狀態下的血管內徑，ρ為血液密度,E0為血管在零壓力下的楊式彈性模量，P為血管跨壁壓，α為血管的特征值，T為脈搏波傳導時間，S為傳播距離。對式(2)進行簡化，得出人體血壓變化與脈搏波的傳導時間的數學模型為：

(3)

其中P為人體血壓，PWTT為采集到的心電特征點與指尖脈搏波特征點之間的時間間隔，a、b為待定系數，對于不同的個體，a、b對應的值不同。

2 系統結構框架

系統主要由電源模塊、心電采集模塊、脈搏波采集模塊、濾波電路以及無線模塊組成，如圖1所示。

圖1 系統結構框圖

系統采用鋰電池供電，避免了引入工頻干擾，不會影響生物電信號的采集，經過線性穩壓芯片為各個模塊供電。采集到的信號先經過低通濾波到STM32芯片進行處理，再通過無線模塊將STM32芯片處理后的數據發送到PC端，通過MATLAB仿真處理。

3 系統硬件設計

3.1 心電采集模塊

系統設計心電(ECG)信號采集模塊使用ADI公司的單導聯心率監護前端芯片AD8232，該器件內部集成一個專用儀表放大器、一個運算放大器、一個右腿驅動放大器和一個中間電源電壓基準電壓緩沖器。此外，AD8232內置導聯脫落檢測電路和一個自動快速恢復電路，該電路可在導聯重新連接后迅速恢復信號。系統為減小人體產生的共模干擾，采用三極導聯，將經過調理后的心電信號再通過一個二階低通濾波器輸入到STM32的ADC口。AD8232的電路設計原理圖如圖2所示，電路總增益為1100。

圖2 AD8232電路設計原理圖

3.2 脈搏波采集模塊

根據朗伯比爾(Lamber-Beer) 定律, 物質在一定波長處的吸光度和它的濃度成正比[8]。當恒定波長的光照射到人體組織上時, 通過人體組織吸收、反射衰減后測量到的光強將在一定程度上反映了被照射部位組織的結構特征。脈搏主要由人體動脈舒張和收縮產生, 在人體指尖、組織中的動脈成分含量高, 而且指尖厚度相對其他人體組織而言比較薄, 透過手指后檢測到的光強相對較大，因此光電式脈搏傳感器的測量部位通常在人體指尖[9]。系統設計采用反射式脈搏波傳感器，由兩個發光二極管和一個接收管組成陣列。在心臟收縮時，指尖的微動脈血管流量大，此時對入射光的吸收較強，即反射光較少；當心臟舒張時，指尖的微動脈血管流量小，此時對入射光的吸收較少，反射光較大。由于人體的PPG信號95%的能量集中在0～6 Hz[10]，將接收到的脈搏波信號(PPG)通過放大電路輸出到二階低通濾波器，再輸入到STM32的ADC口。

3.3 無線模塊

系統設計將采集到的生物電信號通過STM32芯片接收處理后，由無線模塊發送到PC端，在MATLAB中進行仿真分析。系統所用的無線模塊為WLK01L39，通過USART將數據傳輸到無線模塊中，再發送到PC端的無線接收模塊，有效避免了通過有線的串口傳輸而引入的工頻干擾。

4 信號采集與處理

4.1 信號的采集

本文設計所用控制芯片為STM32F103C8，該芯片具有3路12位逐次逼近模數轉換器，多達18個通道，可滿足兩路ADC同時采集的要求，將采集到的結果以右對齊的方式存儲在16位數據寄存器中，再通過兩路USART 同步發送至PC端。

4.2信號處理

系統設計的信號采樣頻率為580 Hz，將同步采集到的數據在MATLAB中進行處理，由于心電信號的頻率在0.05～100 Hz之間，得到的數據還是存在一定的工頻干擾，如圖3(a)所示。采用一個二階的巴特沃斯陷波器濾除信號中的工頻干擾，處理后的信號如圖3(b)所示。通過光電傳感器采集到的電信號如圖3(c)所示，將該圖倒置后即表征為指尖脈搏波信號，如圖3(d)所示。

圖3 ECG和PPG信號

表1 PWTT與血壓關系模擬結果

脈搏波傳導時間PWTT的計算是將心電信號ECG的R波峰值作為起始點，指尖脈搏波信號PPG的峰值和谷值分別點作為終點。采用差分閾值法，提取出心電信號對應的R波波峰和PPG信號的峰值及谷值，方法如下：

假設采集到的心電信號為數組ψ(n),ψ(n)對相鄰數據做差值，求其一階導：

(4)

得到的差值為正取1，差值為零取0，差值為負取為-1，其中差值為零的點即為極值點，保存其對應位置，再將對應極值點的0取為-1，得到一個新的數組為φ(n-1)，再對φ(n-1)相鄰數做差值：

(5)

得到一個由-2，2以及 0組成的數組，2對應的極值點為極小值點，-2對應的極值點為極大值點，將差值為-2對應的之前保存的位置加1，即求出ψ(n)中對應極大值的位置。由于心電信號是由一系列的特殊波組成，主要包括P波、QSR波群、T波以及一定概率出現的U波等，P波和T波的相對高度一般低于R波，據此可以設定閾值，通過閾值可以準確地判斷出R波的波峰[11]，如圖3(b)中“*”所示。同理可得出PPG的峰值和谷值，處理結果如圖3(d)所示，圖中“*”代表對應的峰值點，“x”代表谷值點。

由R波峰值對應的時間和PPG波峰值及谷值對應的時間分別求差,即可得出脈搏波傳導時間PWTT，在信號采集的過程中，身體的任意微小運動都會產生“基線漂移”，影響數據的可靠性，故對得到的PWTT去除最大值和最小值再求平均，如式(6)所示：

(6)

5 實驗結果與分析

首先采集一組靜息狀態下個體的PPG和ECG信號，同時使用歐姆龍電子血壓計記錄此時個體的收縮壓SBP以及舒張壓DBP；再通過個體運動后得到一組數據。對PPG信號和ECG信號進行處理，將ECG的R波峰值與PPG波峰值之間的時間差記為PWTTp-peak，ECG的R波峰值與PPG波谷值之間的時間差記為PWTTf-peak，將對應的PWTT和測得的血壓數據帶入式(3)，求出a、b的值，從而建立出血壓與PWTT之間的方程分別為：

(7)

(8)

再記錄個體不同運動狀態后對應的PWTT值，求出估測血壓值和實測的血壓值，整理如表1所列。

由表1可得，PWTTf-peak對應的收縮壓最大誤差為6mmHg，標準差為2.53mmHg；舒張壓最大誤差為7mmHg，標準差為4.15mmHg；PWTTp-peak對應的收縮壓最大誤差為5mmHg，標準差為2.57mmHg,舒張壓最大誤差為3mmHg，標準差為3.22mmHg，均滿足AAMI推薦的標準差不大于8mmHg的要求。實驗誤差主要來自人體的呼吸干擾，以及人體和周圍環境的電磁干擾。

結 語

本文以STM32芯片為嵌入式核心，通過采集心電和指尖脈搏波信號，利用不同的特征點得到的脈搏波傳導時間均能滿足無創血壓的連續測量。實驗結果表明，脈搏波傳導時間和人體血壓之間具有很高的相關性，為可穿戴醫療設備的發展提供了參考。但結果還是存在著一定的誤差，需要再作進行一步的探索和研究。

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李家楊(碩士研究生)，主要研究方向為嵌入式系統；葉兵(教授)，主要研究方向為醫療電子；朱曉冬(碩士研究生)，主要研究方向為光學信號處理。

② 車牌定位。此環節主要應用形態學方法，對車牌進行定位。

③ 字符分割環節采用閥值分割法，去除掉噪音的干擾，實現對車牌字符的分割，從而提取出車牌字符。

④ 字符識別環節則利用樣本訓練方法，對字符分割后的圖像進行識別。

5 測試結果

本系統最后對15張端正的車牌圖像進行測試分析，統計了車牌完全識別正確率和車牌字符識別正確的個數。測試結果如表1所列，可以看出在共計15張照片中，完全識別正確的達到12，正確率為80.0%。字符共計105個，完全識別正確的有820個，字符識別的正確率達94.3%。

表1 車牌識別結果統計表

對于識別錯誤的車牌，經過分析一般都是圖像中車牌的位置出現較大的強光光斑干擾和車牌附著灰塵太多干擾造成，從而影響了對圖像車牌的識別。含有強光光斑的汽車圖像因素均會導致本系統的識別率下降。針對這一類圖像的識別，可以在采集圖像時，通過攝像頭前增加偏光鏡片，來降低強光光斑干擾的程度，使得識別率有所提高。

結 語

隨著車輛交通管理朝著自動化、網絡化以及智能化方向發展，借助計算機視覺技術、模式識別技術，對車輛圖像的分析和處理會成為車輛交通管理的重頭戲。車牌識別系統作為智能交通管理的重要組成部分，其研究也會越來越深入。

本次設計在成本上大大縮減了鋪設自動識別車輛的設備的費用，也免去了布線麻煩，功耗低等問題。目前項目存在識別速度較慢的缺點，但放在小區門禁、停車場等車速不快的情景下，此缺點可忽略不計。另外，在某些情景下，識別易出錯，目前正在積極解決，望有所收獲。在此次課題設計和實現的過程中，感謝張輝老師給了我提出了許多建設性的意見，幫助我解決了一個又一個的理論性和技術性問題，讓我的項目能夠如期完成。

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(責任編輯：楊迪娜 收稿日期：2016-12-01)

Non-invasive Continuous Blood Pressure Measurement System Based on STM32

Li Jiayang,Ye Bing,Zhu Xiaodong

(Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

In view of the current clinical continuous measurement of blood pressure using invasive method,the non-invasive continuous blood pressure measurement system is achieved through the pulse wave conduction time (PWTT,Pulse Transmit Time).The system collects photoplethysmography(PPG) signals and ECG signals,using STM32 chip fusion of the two signals,then the feature points is found by thealgorithm and the individual's blood pressure is calculated.The non-invasive continuous blood pressure measurement is achieved using the mothod.

pulse wave transmit time;photoplethysmography;ECG

R318.6

A

士然

2016-12-12)