可穿戴血壓檢測系統算法研究與設計

龐 宇，何 鴻，蔣 偉

(重慶郵電大學 光電信息感測與傳輸技術重慶市重點實驗室，重慶 400065)

0 引 言

血壓是作為評估心血管風險和疾病的重要體征參數之一，一段時間內的血壓變化趨勢通常反映著心血管和呼吸系統的健康狀況，在評估心血管功能和風險方面起著重要作用[1]。血壓包括收縮壓和舒張壓，正常成年人收縮壓的范圍一般是90～140 mmHg，也稱為高壓，若大于140 mmHg，則血壓偏高。收縮壓是與心臟收縮有關的壓力，它表示心臟每搏一次將血液泵入動脈所需的最大壓力。舒張壓的正常范圍一般是60～90 mmHg，也稱為低壓，舒張壓表示心臟為了產生下一次心跳而必須克服的壓力，偏高或者偏低的血壓容易引發各類心血管疾病[2]。在無創測量血壓中，示波法測血壓往往是比較好的選擇，由于其便攜式、無創測量、無汞風險等優勢，在測量血壓方面得到了廣大醫護人員和研究者的認可[3]。

示波法測量血壓是利用袖帶線性或逐步放氣時，人體脈搏波引起袖帶內壓力振蕩形成振蕩脈搏波，并根據波形的特征點，可計算出收縮壓和舒張壓。示波法測量血壓在國內外也有較為廣泛的研究，針對幅度系數法自適應能力差的問題，華斌等利用kmeans算法對包絡唯一聚類，然后對各類包絡分別采用梯度下降法獲取一組最優比例系數，結果表明該方法能夠提高血壓測量精度[4]。溫亮等采用2個高斯函數之和作為模型對脈搏波包絡線進行擬合，擬合后的高斯函數參數作為輸入，通過2個前端神經網絡進行收縮壓和舒張壓的判定[5]。國外的Ahmadreza等提出基于人工智能的無創血壓估計方法，該方法將血壓估計方法轉化為序列對序列的分類問題，通過小波包分解得到相應的細節部分和近似部分，并提取每一個分段的特征，從而形成一個分段序列，并在收縮壓和舒張壓之間設計一個BiLSTM循環神經網絡來估計血壓值[6]。上述示波法血壓檢測方法雖然能夠提高測量精度，但是算法復雜度高，MCU（單片微型計算機）較難實現，難以做到小型化、可穿戴的特點。

綜合以上分析，本文采用基于基波的方法實現振蕩脈搏波信號幅值輪廓處理，通過數字濾波的方法提取出脈搏波信號，并結合一階差分法完成脈搏波峰值點定位。對定位峰值序列進行拉格朗日差值運算，能夠有效減少離散峰值匹配不均造成幅度系數匹配不良的問題。該算法在減少計算量的同時能夠提高血壓的測量精度，對可穿戴血壓檢測系統的研究具有較大意義。

1 血壓測量原理

袖帶式血壓測量主要采用示波法測量，測量原理如圖1所示[7]。通過確定振蕩脈搏波的幅值和脈搏波最大幅值的比例關系（臨床上判定幅值最大處對應壓力值即為平均壓）來確定收縮壓和舒張壓，如下式：

圖1 示波法原理示意圖

式中：AS、AM、AD——收縮壓、平均壓、舒張壓對應的脈搏波幅度值；

K1、K2——變幅度系數。

結合系數K1，K2，系數是隨平均壓的變化而變化的，變幅度系數表如表1所示[8]。收縮壓系數K1的取值范圍一般是在0.52～0.64，舒張壓系數K2的取值范圍一般是0.50～0.85。

表1 變幅度系數表

2 信號采集硬件設計

系統電路硬件部分主要包括電源單元、血壓信號采集單元、算法處理單元、人機交互單元等，其中血壓信號采集單元主要由驅動電路、袖帶、氣泵（DQB030-A型）、電磁閥、壓力傳感器等部分，信號采集裝置結構示意圖如圖2所示。

圖2 信號采集裝置結構示意圖

采集過程為氣泵對袖帶進行充氣，通過壓力傳感器采集袖帶內的壓力值，當壓力上升至180 mmHg時，關閉氣泵，然后通過PWM波控制電磁閥實現勻速放氣，放氣過程中，同樣通過壓力傳感器采集袖帶內的壓力值，采樣率為250 Hz，得到含有袖帶靜壓力和振蕩脈搏波的混合信號。

本文使用的壓力傳感器為飛思卡爾公司設計的MP3V5050，該傳感器能夠根據袖帶內壓力的變化而調整輸出的電壓值，通過單片機內置ADC采集壓力傳感器輸出電壓的AD值。袖帶外接一個壓力表，對袖帶充氣，記錄AD采樣值和壓力表顯示值，便可以得到AD采樣值和壓力的定量關系，AD采樣值和壓力值的關系如表2所示。

表2 AD采樣值和壓力值對應關系

它們的變化關系如圖3所示。

圖3 AD采樣值和壓力值的關系

可以看出，壓力傳感器輸出的AD采樣值和壓力具有線性關系，對它們進行一次多項式擬合，得到壓力傳感器輸出的AD采樣值c和壓力P的關系為：

3 血壓信號處理設計

3.1 示波法信號提取

采集到的原始混合信號F(x)中主要包含了袖帶靜壓力信號、示波法血壓信號、高頻噪聲、基線漂移等[7]，原始混合信號如圖4(a)所示。主要的脈搏波信號即為示波法信號，頻率一般是1～10 Hz左右分布，幅值遠遠小于袖帶靜壓力信號的幅值，實驗驗證兩者的幅值比例約為40∶1，故可以將混合信號平滑處理后來替代袖帶壓力信號，忽略脈搏波信號對壓力信號的影響。

圖4 原始信號的處理

考慮到袖帶壓力信號G(x)屬于低頻信號，本文采用移動平均濾波分離出袖帶靜壓信號和示波法脈搏波信號，其計算公式為：

式中：n≥m，xn-m+1～xn——當前滑動窗口依次采集到的數據樣本；

yn——算法濾波結果；

m——窗函數寬度。

可以將連續的采樣數據看成一個長度固定為m的隊列。

本算法選取的窗函數寬度為100，能夠分離出頻率在1 Hz以下的袖帶靜壓信號和示波法脈搏波信號，分離后的袖帶靜壓信號和脈搏波信號分別如圖4(b)和圖4(c)所示，提取出的振蕩脈搏波信號即為示波法血壓信號。

3.2 峰值振蕩脈搏波分析

分離出來的振蕩脈搏波信號如圖5(a)所示，其信號的頻域分析如圖5(b)所示，主要頻率分布在20 Hz以內。分離出的振蕩脈搏波包含較多的干擾噪聲，如高頻噪聲、基線漂移等，基線漂移主要是由于人體呼吸運動和袖帶相對于皮膚的抖動引起[9]。基線漂移和高頻干擾對脈搏波的幅值判定和峰值定位影響極大，從而導致血壓特征點判斷誤差變大。經過研究，選用一維離散形態學進行基線漂移信號處理具有良好的效果，形態學主要運算有腐蝕和膨脹，兩種運算能夠組成開運算和閉運算，這四種運算相互結合使用可以用于信號的噪聲處理、邊緣識別及特征提取等。

圖5 基線漂移信號處理

分離出來的振蕩脈搏波信號為一維離散信號f(i),(i=0,1,2,···,n-1)，結構元素為g(j),(j=0,1,2,···,m-1)，其中n＞m。腐蝕是取結構元素g(j)與脈搏波f(i)的最大相關點集，膨脹是取結構元素g(j)與脈搏波信號f(i)完全相關點所對應的中心原點，是腐蝕的逆運算，進行對偶運算即可，腐蝕和膨脹運算定義如下[10]：

膨脹和腐蝕可以組成開、閉運算，利用g(j)對f(i)做形態學開運算，其開運算定義式為：

利用g(j)對f(i)做形態學閉運算，其閉運算定義式為：

開閉運算具有等冪性，振蕩脈搏波通過一次開閉運算就可以濾除所有的基于結構元素的噪聲。上式計算只包含加、減等簡單運算，運算速度較快。振蕩脈搏波的采樣頻率為250 Hz，一個特征波寬度約為200，結構元素選用直線型，寬度設計為210，高度按經驗取值為10。通過形態學濾波去除基線漂移后的信號如圖5(c)所示，其頻域分析如圖5(d)所示，可以看出，該算法能夠去除基線漂移，并且基本濾除20 Hz以上的高頻噪聲。

3.3 基波信號

考慮到采用的是振蕩脈搏波的幅值比例方法測量血壓，且脈搏波信號大多數處于低頻范圍，采用低通濾波器提取出振蕩脈搏波中的基波信號。結合采集狀態下脈搏波的頻率，選擇2 Hz窄頻率帶來選擇基波主要信號，利用數字濾波來構建低通濾波器。本文通過將模擬低通濾波器轉換為數字低通濾波器來實現濾波的目的，RC低通濾波器的微分方程為[11]：

式中：R——濾波電阻；

C——濾波電容；

ui——輸入電壓；

u0——輸出電壓。

將其轉換為差分形式：

其中T為信號的采樣周期，又由角頻率 ω=1/RC，ω =2πfc得：

式中：ui(k)——當前輸入數據；

u0(k)——處理后的輸出數據；

u0(k-1)——上次處理后的輸出數據；

a——低通濾波系數；

fc——截止頻率。

即可實現對脈搏波信號的數字濾波。

實驗發現，選取濾波系數a為0.025 12，血壓信號中的基波信號近似正弦波信號，定位峰值過程中不容易識別干擾波，每個脈搏波的峰值更顯著，有利于峰值定位。基波脈搏波振蕩信號幅值輪廓更明確，且主要頻率分布在1～2 Hz左右，如圖6(a)所示。

圖6 基波信號處理

振蕩脈搏波峰值查找采用一階差分法定位，主要是通過對相鄰數據進行一階差分運算。設需要處理的第i點處數據記為f(i)，后向差分記為 ?f(i)，定義式為：

若y(i)為負，則判定n點為極值點，即只需判定?f(i)的正負：若?f(i)為正，則i點為波峰點，若?f(i)為負，則i點為波谷點。依次完成整組數據的一階差分定位，判斷y(i)的正負，完成波峰值的定位，定位結果如圖6(a)所示，頻域分析結果如圖6(b)所示。

3.4 插值法計算血壓

振蕩脈搏信號的基波信號幅值輪廓明顯，無重搏波影響，峰值定位準確，對血壓幅值判定計算有顯著的幫助。通過離散峰值序列，需要找到對應幅值波峰，完成與袖帶壓匹配。本文采用拉格朗日插值法對脈搏波離散序列進行插值計算，匹配對應波峰幅值，來完成血壓匹配計算。

設滿足條件f(ai)=bi,(i=1,2,···,n+1)的次數不超過n的多項式f(x)=c0+c1x+c2x2+···+cnxn。可得一個以c0,c1,…cn為方程系數的n+1個線性方程，這個方程組的系數行列式D為[12]：

根據克萊姆法則知cj=Dj+1/D(j=0,1,···,n)，b0,b1,···,bn替換行列式的第j+1列，如下：

將cj帶入f（x）計算，可得：

上式為范德蒙行列式，計算可得：

代入上式f(x)，可得拉格日插值公式：

通過拉格朗日插值法確定收縮壓和舒張壓的特征點坐標后，便可計算血壓，血壓計算原理如圖7所示。

圖7 血壓計算原理

經綜合測量，結合K1，K2的變幅度系數取值，振蕩脈搏波峰值AM為離散序列中的最大值，收縮壓和舒張壓的特征幅值點通過拉格朗日插值法進行尋找，即圖7峰值點序列中虛線通過的實心圓點，計算流程圖如圖8所示。

圖8 血壓計算流程

4 實驗分析

本血壓檢測算法測量結果和聽診法（測量血壓的金標準）進行對比，實驗裝置為腕式血壓檢測裝置，如圖9(a)所示，標準聽診法血壓計如圖9(b)所示。

圖9 測量裝置圖

實驗選取10名測試者，年齡20歲～30歲，測試要求實驗前24 h內不酗酒、身體無不良反應以及身體狀態良好。測試時要求測試對象靜坐，手腕固定袖帶，調整坐姿使手腕與心臟平齊，啟動設備采集數據并計算血壓值。

測量結果如圖10所示，本文采用Bland-Altman分析兩者數據的一致性，實驗數據與標準數據的平均值作為橫坐標，差值作為縱坐標，中間的虛線代表樣本平均差值，一致性限值主要是由兩組差值計算得到，為兩組對比數據的差值均值的95%置信區間，如下圖兩端虛線。

圖10 血壓測量結果一致性分析

通過對測量結果的一致性分析可以得知，與聽診法相比，只有個別點分布在上下限值附近，其中收縮壓最大限值為12.81 mmHg，舒張壓最大限值為 12.98 mmHg，滿足 ANSI/AAMI標準規定的（5±8 ）mmHg要求[13]，能夠作為血壓判定依據。

5 結束語

在可穿戴血壓檢測系統測量血壓過程中，采集到的信號存在許多噪聲，如信號混合疊加、高頻、基線漂移等。所以對信號的處理尤為重要，這將直接影響到血壓判定的準確性。本文通過對采集到的袖帶式振蕩脈搏波信號進行了研究與處理，主要創新點有以下幾個部分：1）對特征輪廓不明顯的脈搏波采用了基波信號處理，使得幅值輪廓明顯，有利于幅度系數法的系數匹配計算；2）波峰離散序列中，采用拉格朗日插值法進行波峰坐標定位，減小了需要擬合的數據計算。在可穿戴血壓檢測系統中，此血壓檢測算法具有可實現性和工程價值。