基于心電信號(hào)-光電容積脈博波信號(hào)多特征參數(shù)無創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)*

張大可，劉立紅，王鋼△，蔡靖，胡新蕾

(1. 北華大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院，吉林 吉林 132021； 2. 中國(guó)石油天然氣股份有限公司吉林石化分公司新聞中心，吉林 吉林 132021； 3.吉林大學(xué) 儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130061)

1 前 言

血壓(blood pressure，BP)是心血管功能評(píng)估的重要指標(biāo)[1]。目前，血壓測(cè)量方法可以分為有創(chuàng)測(cè)量和無創(chuàng)測(cè)量?jī)煞N方式。有創(chuàng)測(cè)量需要將導(dǎo)管插入動(dòng)脈血管中，利用壓力傳感器實(shí)時(shí)獲取血壓值。該方法準(zhǔn)確可靠，是血壓測(cè)量的“金標(biāo)準(zhǔn)”[2]，但是有創(chuàng)檢測(cè)，操作復(fù)雜，不僅增加了患者的心理負(fù)擔(dān)，還會(huì)有感染風(fēng)險(xiǎn)。無創(chuàng)測(cè)量在臨床中主要有利用壓力式充氣袖帶的聽診法、示波法、動(dòng)脈張力法以及容積補(bǔ)償法等[3]，這些方法中壓力袖帶的使用給患者帶來了壓迫感和束縛感，而且袖帶的充放氣過程需要一定的時(shí)間周期，因此，在臨床上不能進(jìn)行連續(xù)血壓監(jiān)測(cè)、檢測(cè)。

近年來，根據(jù)脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間與血壓之間的相關(guān)性進(jìn)行血壓檢測(cè)已經(jīng)成為人體無袖帶、無創(chuàng)血壓檢測(cè)的研究重點(diǎn)[4]。李頂立[5]提出一種基于光電容積脈搏波提取PWTT進(jìn)行人體血壓連續(xù)測(cè)量方法，該方法與柯式音法相比，測(cè)量結(jié)果滿足AAMI標(biāo)準(zhǔn)；張珣[6]等人通過采集人體左側(cè)橈動(dòng)脈和指端的脈搏波計(jì)算脈搏波傳導(dǎo)速度進(jìn)行非侵入式動(dòng)態(tài)血壓測(cè)量，結(jié)果與聽診法具有良好的一致性；包科[7]等人利用STM32和DSP采集兩路脈搏波信號(hào)進(jìn)行PWTT測(cè)量，測(cè)量結(jié)果與水銀血壓計(jì)所測(cè)相比誤差均小于6 mmHg。韓國(guó)成[8]從反射式容積脈搏波和心電波中提取PWTT進(jìn)行血壓測(cè)量，計(jì)算SBP、DBP的相關(guān)系數(shù)分別為0.8676、0.8456，與水銀血壓計(jì)所測(cè)結(jié)果有較好的一致性。上述研究中利用了PWTT與血壓的相關(guān)性，通過建立回歸分析模型，實(shí)現(xiàn)血壓連續(xù)監(jiān)測(cè)、檢測(cè)，但未考慮脈搏波其它特征參數(shù)對(duì)血壓計(jì)算的影響，因此血壓計(jì)算模型穩(wěn)定性較差。

針對(duì)上述問題，本研究提出一種基于ECG-PPG多特征參數(shù)融合無創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)、檢測(cè)方法，并利用近紅外光譜技術(shù)(functional near - infrared spectroscopy , FNIRS)和生物電采集技術(shù)，在人體指端同步采集單路PPG信號(hào)和單導(dǎo)聯(lián)ECG信號(hào)并提取信號(hào)的特征參數(shù)，通過對(duì)血壓和特征參數(shù)的回歸分析,建立血壓計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)人體血壓的連續(xù)無創(chuàng)監(jiān)測(cè)、檢測(cè)。

2 測(cè)量方法原理

2.1 脈搏波與血壓相關(guān)性分析

脈搏波是人體生命體征之一，由心臟周期性脈動(dòng)產(chǎn)生節(jié)律性波動(dòng)并沿動(dòng)脈血管傳播而產(chǎn)生。當(dāng)用一束單波長(zhǎng)的光照射人體指端時(shí)，由于動(dòng)脈血管周期性擴(kuò)張和回縮，透射光強(qiáng)呈現(xiàn)同周期性的變大和減小，用光敏器件將透射光強(qiáng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)就可還原脈搏波形，單周期PPG信號(hào)的時(shí)間t、面積S、幅度H等特征參數(shù)見圖1[9]。

圖1 光電容積脈搏波Fig 1 Photoplethysmography(PPG)

PPG信號(hào)形態(tài)反映了心臟泵血過程，其特征參數(shù)受血壓變化影響[10]，因此，脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間PWTT、PPG信號(hào)周期t1+t2、幅值H、波形形態(tài)等參數(shù)一定程度上可以反映人體血壓特征。

2.2 特征參數(shù)的選擇

由于人體不同體質(zhì)特征對(duì)PPG信號(hào)的形態(tài)影響較大，因此，應(yīng)選取一致性好的共有特征用于血壓的回歸分析。首先隨機(jī)采集不同人的PPG信號(hào)，進(jìn)行形態(tài)比較以提取典型共有特征。圖2是采集到的四個(gè)典型的PPG信號(hào)波形。

圖2 具有不同波形特征的PPG信號(hào)Fig 2 Different wave forms of PPG

由圖2可以發(fā)現(xiàn)，不同人脈搏波特征差異較大，因此，本研究選擇特征明顯的脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間PWTT (心電R波頂點(diǎn)和PPG峰值點(diǎn)時(shí)間間隔)、PPG信號(hào)上升支時(shí)間t1與周期t1+t2的比值λ和PPG峰峰值φ(H2-H1)作為血壓回歸分析的特征參數(shù)，見圖3。

圖3 特征參數(shù)示意圖Fig 3 Sketch map of characteristic parameters

2.3 血壓計(jì)算模型

由Moens與Korteweg實(shí)驗(yàn)研究可知[11]，人體等效長(zhǎng)度為L(zhǎng)的動(dòng)脈血管中脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間計(jì)算公式為：

(1)

式中，h為血管壁厚度，D為血管內(nèi)徑，ρ為血液密度，E為楊氏彈性模量，K為血管參數(shù)，這些值在一定時(shí)間內(nèi)都為常量。

又有，血管彈性模量E與血管跨臂壓(血管內(nèi)外壓力之差)P之間的關(guān)系[12]為：

E=E0×eαp

(2)

式中，α表征血管特征，數(shù)值在0.016～0.018 mmHg-1之間;E0是P為0時(shí)血管彈性模量。

結(jié)合以上兩式有：

(3)

對(duì)PWTT求導(dǎo)有：

(4)

寫成差分形式：

(5)

可見，血壓變化與PWTT變化在一定范圍內(nèi)成負(fù)相關(guān)線性關(guān)系。考慮到血管壁彈性、血液密度及粘稠度對(duì)血壓計(jì)算[13-14]的影響，建立BP=a×PWTT2+b×PWTT+C×λ+d×Φ+const多特征參數(shù)回歸方程。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

信號(hào)采集系統(tǒng)原理框圖見圖4。

圖4 ECG-PPG信號(hào)采集系統(tǒng)原理框圖Fig 4 Block diagram of signal acquisition system

PPG信號(hào)檢測(cè)采用透射式光電容積脈搏波描記法，光電流經(jīng)過I-V轉(zhuǎn)換之后進(jìn)行帶通濾波，低通截止頻率為35 Hz，高通截止頻率為0.5 Hz,調(diào)理后的信號(hào)進(jìn)行AD采集。ECG信號(hào)檢測(cè)采用單導(dǎo)聯(lián)形式，將銀電極置于指端，設(shè)計(jì)皮膚阻抗匹配電路和抗混疊電路拾取人體心電信號(hào)，差分放大之后進(jìn)行AD采集。

4 數(shù)據(jù)處理

采集的原始PPG和ECG信號(hào)見圖5。可以看出ECG信號(hào)完全被工頻干擾淹沒，還存在嚴(yán)重的基線漂移。考慮到系統(tǒng)面向便攜式監(jiān)護(hù)應(yīng)用，微處理器計(jì)算能力有限，所以選用對(duì)運(yùn)算能力要求較低的FIR數(shù)字濾波器、中值濾波和一階差分算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和特征提取。

圖5 PPG(上)和ECG(下)原始信號(hào)Fig 5 PPG(top) and ECG(bottom) original signal

4.1 數(shù)據(jù)濾波處理

FIR帶通濾波器頻率響應(yīng)見圖6。通帶截止頻率Wp1=0.5 Hz，Wp2=35 Hz，阻帶截止頻率Wc1=0.1 Hz，Wc2=45 Hz。為了使PPG和ECG信號(hào)相位保持一致，讓兩路信號(hào)均通過該帶通濾波器，濾波信號(hào)見圖7。

圖6 帶通濾波器頻率響應(yīng)Fig 6 Frequency response of band-pass filter

圖7 PPG(上)和ECG(下)帶通濾波之后信號(hào)Fig 7 PPG(top) and ECG(bottom) filtered signal

濾波之后的ECG信號(hào)仍含有較強(qiáng)的基線漂移，選用中值濾波對(duì)基線進(jìn)行濾除，圖8為基線信號(hào)和濾除基線漂移的ECG信號(hào)。

圖8 基線信號(hào)(上)和濾除基線漂移的ECG信號(hào)(下)Fig 8 Base line signal(top) and filtered ECG signal(bottom)

4.2 特征點(diǎn)提取

如圖1、圖2所示，PPG信號(hào)波谷值A(chǔ)點(diǎn)最為規(guī)律和明顯，因此采用動(dòng)態(tài)閾值法查找PPG信號(hào)波谷值A(chǔ)點(diǎn),下標(biāo)記為Ax。初始閾值Y取PPG信號(hào)前五個(gè)周期最小值之和的平均值，A點(diǎn)查找流程見圖9。

圖9 PPG信號(hào)A點(diǎn)查找流程圖Fig 9 Flowchart of finding the point ‘A’ of PPG

波谷點(diǎn)A確定之后，在相鄰的波谷值之間以采樣值的最大值作為PPG信號(hào)每一周期波峰點(diǎn)B,下標(biāo)記為Bx。

Bx(i)=max(PPG(Ax(i):Ax(i-1)))

提取的PPG信號(hào)波峰、波谷點(diǎn)見圖10。

圖10 PPG信號(hào)波峰和波谷點(diǎn)Fig 10 Peaks and valley point of PPG

ECG相比于PPG信號(hào)干擾較大，閾值法已不再適用，因此采用一階微分法尋找ECG信號(hào)的R點(diǎn)。具體過程為：將心電數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分處理，差分值記為df1。

df1(i)=[ecg(i)-ecg(i-1)]/t

在df1中運(yùn)用滑動(dòng)窗口法查找每一心電周期QR段差分值最大值下標(biāo)，記為df_QR。

df_QR(i)=max(df1(i:i+W))

W為窗口寬度，然后將df1取反，記為df2。

df2=-df1

在df2中再次運(yùn)用窗口法查找每一心電周期RS段差分值最大值下標(biāo)，記為df_RS。

df_RS(i)=max(df2(i:i+W))

將兩次查找的最大值下標(biāo)采用臨近判別方法確定每一心電周期的R點(diǎn)，記為peaks，即

peaks(i)=|df_RS(i)-df_QR(j)|

D為判別距離，當(dāng)小于D值時(shí)，記為一次有效的R點(diǎn)，大于等于D值時(shí)，則不計(jì)入該點(diǎn)，提取的心電波形R點(diǎn)見圖11。

圖11 ECG信號(hào)R點(diǎn)Fig 11 ‘R’ point of ECG

對(duì)同步采集的ECG、PPG信號(hào)進(jìn)行特征點(diǎn)查找，結(jié)果見圖12。

圖12 ECG、PPG信號(hào)特征點(diǎn)Fig 12 Characteristic points of PPG and ECG

5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

5.1 血壓模型建立實(shí)驗(yàn)

選取30名志愿者(年齡23～40歲)為測(cè)試對(duì)象，用本系統(tǒng)和魚躍牌醫(yī)用水銀血壓計(jì)(GB 3053-93)對(duì)30名志愿者進(jìn)行同步測(cè)量，將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)進(jìn)行PWTT、λ和φ的計(jì)算。表1列出了30名志愿者的測(cè)試數(shù)據(jù)，其中SBP、DBP分別表示水銀血壓計(jì)測(cè)得的收縮壓值、舒張壓值。

表1 30名志愿者測(cè)試數(shù)據(jù)

以計(jì)算得到的三個(gè)特征值作為自變量，水銀血壓計(jì)測(cè)得的血壓值作為因變量，進(jìn)行回歸分析得到回歸系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)，血壓計(jì)算模型為：

SBP=-0.0027×PWTT2+0.8170×PWTT-90.7659×λ-0.0014×φ+92.2096

DBP=-0.0018×PWTT2+0.5442×PWTT-89.4440×λ-0.0064×φ+59.7673

5.2 血壓模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，采用魚躍牌醫(yī)用水銀血壓計(jì)(GB 3053-93)和本系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)選取的30名志愿者做驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行Bland-Altman一致性分析。表2列出了30名志愿者的驗(yàn)證數(shù)據(jù)，其中SBP_ref、DBP_ref為水銀血壓計(jì)所測(cè)數(shù)據(jù)，SBP_sys、DBP_sys為系統(tǒng)所測(cè)數(shù)據(jù)，|e|為絕對(duì)誤差。圖13、14為本系統(tǒng)和水銀血壓計(jì)所測(cè)血壓值的Bland-Altman一致性分析和相關(guān)分析。

表2 30名志愿者驗(yàn)證數(shù)據(jù)

圖13血壓檢測(cè)Bland-Altman分析

Fig13Bland-Altmananalysis

圖14 血壓檢測(cè)相關(guān)分析Fig 14 Correlation analysis

采用SBP、DBP對(duì)應(yīng)的絕對(duì)誤差均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為血壓計(jì)算模型準(zhǔn)確性評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。由表2可知，該方法計(jì)算的收縮壓絕對(duì)誤差最大為6.4 mmHg，誤差均值為2.3067 mmHg，標(biāo)準(zhǔn)差為1.4633 mmHg；舒張壓絕對(duì)誤差最大為6.5 mmHg，誤差均值為2.4133 mmHg，標(biāo)準(zhǔn)差為1.9894 mmHg，符合美國(guó)醫(yī)療器械促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAMI)規(guī)定的評(píng)價(jià)血壓計(jì)準(zhǔn)確性的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)[15]。

由圖13可知，本系統(tǒng)與水銀血壓計(jì)所測(cè)收縮壓一致性界限為(-4.9300，5.6770)，舒張壓一致性界限為(-6.1950，6.0620)，經(jīng)計(jì)算本系統(tǒng)和水銀血壓計(jì)所測(cè)收縮壓和舒張壓相關(guān)系數(shù)分別為0.9878、0.9730，可以判定本系統(tǒng)與水銀血壓計(jì)所測(cè)血壓值有很好的一致性，可以替代袖帶式血壓計(jì)在家庭和臨床醫(yī)療上進(jìn)行無創(chuàng)血壓連續(xù)監(jiān)測(cè)、檢測(cè)。

6 結(jié)束語

本研究提出一種基于ECG-PPG多特征參數(shù)融合的無創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)、檢測(cè)方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的無創(chuàng)血壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，選取PWTT、λ和φ三個(gè)參數(shù)建立無創(chuàng)血壓計(jì)算模型，通過實(shí)驗(yàn)擬合待定系數(shù)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本系統(tǒng)與水銀血壓計(jì)測(cè)量結(jié)果相比，誤差均在臨床要求范圍內(nèi)。系統(tǒng)采用的硬件電路和軟件算法適用于低功耗、計(jì)算能力有限的穿戴式設(shè)備，硬件成本低，實(shí)施方便，為臨床無袖帶血壓檢測(cè)以及穿戴式血壓連續(xù)監(jiān)測(cè)、檢測(cè)提供了有效的方法和實(shí)施路徑。