基于容积脉搏波的血压参数测量与标定的方法研究

【作者】丁有得，邓亲恺*，梁妃学，郭劲松

南方医科大学基础医学院 生物信息学研究室，广东， 广州， 510515

心血管血流参数的实时监护对心血管疾病诊断、治疗、手术麻醉期的临床监护、危重病人的抢救等有重要的作用。脉搏波能反映许多重要的心血管血流动力学信息，通过光电容积脉搏波无创测量心血管血流参数，由于其稳定性、适应性、重复性比较理想，特别适合于临床长时间的监护。随着科学技术的不断进步和国内外学者对容积脉搏血流信号的机理与信息特征的深入研究[1]，基于容积脉搏波的监护模块研究不再仅仅停留在血氧和脉率这两个指标上，获取血压参数信息也成为近年来研究的重点与热点[2～4]。此问题难点在于如何对容积脉搏血流进行标定，特别是如何建立起与血压的关系。目前的研究主要包括两种方法：一种是根据容积脉搏波和压力脉搏波之间的转换关系得到血压参量[1][5]；另一种是利用脉搏波传导时间测量出血压[6-7]。前者一般无法摆脱充气袖带的束缚和压力不断变化对人体的影响，长时间测量会给测试者带来不适感；后一种方法是近年来出现的一种新思路，无需充气袖带, 只要检测脉搏波传导时间, 即可间接推算出每搏血压值。已有的研究一般是测量不同位置两点心电信号与脉搏波信号，脉搏波信号与脉搏波信号，要求操作人员有一定的医学知识，对检测部位要求十分严格，操作不便。

为了克服上述两种测量方法的不足，本文提出只用指端一点检测脉搏波传导时间的方法，减少了测量过程中传感器对受试部位的影响因素，舒适性和方便性都获得较大提高。

1 原理与方法

1922年，Bazzett发现脉搏波传导速度（pulse wave transit velocity, PWTV）或传导时间（pulse wave transit time, PWTT）与动脉血压值有关，也同血管容积和血管壁弹性量有关[8]。1957年， Lansdown[9]提出在一定范围内，脉搏波传导时间PWTT和动脉血压BP之间呈线性相关，且这一关系对于某一个体来说，在一段时期内是相对稳定的。由脉搏波传导时间和血压之间关系可推导出如下关系[7]：

其中a、b为待定系数，反映了不同血管生理状况下血压的变化。

图1 容积脉搏波和加速脉搏波Fig.1 Plethysmograph and accelerated pulse wave

1984年Hiroshi Osanai[10]等人通过对容积脉搏波进行二次、三次微分后得到的加速脉搏波波形进行研究，表明加速脉搏波能够有效地反映和预测血液循环系统功能。他们对二次微分后的加速脉搏波（图1所示）的生理研究为：当心脏收缩时，动脉血由于压力向前推进到小动脉和毛细血管，由于其瞬时流量超过了通过毛细血管流向静脉的血液容量，于是就会造成毛细血管的快速扩张，表现为波形的快速上升（o—a段）；接着由于毛细血管中的血液进入静脉，会出现波形的快速下降（a-b）；同时，由于静脉血流量突然的增大，血管受力的同时也会有一定的反作用力将一部分静脉血重新推入毛心血管中，使得其容积变大，波形上升（b-c）；基于上述原因，同样的过程还会持续几个周期，随着血管弹性压力逐渐减小，波形最后趋于平缓。该文在论述中，将血流朝向静脉方向流动，加速脉搏波呈上升的波形称为推进波；下降现象的波形称为反射波。于是只要测量同一部位单个脉搏波中推进波与反射波之间的传播时间[11]（一般选择a-c之间的时间间隔），并以此建立起与血压的关系，就可以完成血压的测量。

本文采用光电传感器通过人体指端一点测量获得容积脉搏波，并从中提取数据进行分析，以训练组临床实验数据对照OMRON HE-757电子血压仪测量数据，分别建立收缩压、舒张压测量方程式，最后通过对照组实验结果以验证所建立两个方程式的可靠性。由于血流参数标定的关键参数有收缩压、舒张压和脉搏波波形特征量K值，而临床上K值一般用固定值，如果通过这种方法测得的血压值有较好的可靠性，那么此方法就可作为一种新的简易的血流参数标定方法。

2 样机研制

研制的样机主要要实现指端光电容积脉搏波的采集与处理，加速脉搏波的获取与处理，波形特征点识别检出，参数计算和参数传输等功能。实验样机原理框图如图2所示，包括光电传感器、探头驱动电路、运算放大电路、滤波电路、自动增益调节电路、微控制器、PC机接收显示模块、电源管理模块和串口通讯电路。

图2 实验样机原理框图Fig.2 Experimental prototype principle diagram

2.1 光电传感器及其驱动电路

光电传感器采用NELLCOR指套透射式血氧探头，该探头能避免外界环境光的干扰，而且穿戴方便舒适，适合长时间监护。驱动电路用于交替点亮红光和红外光的LED。由于二者穿透组织的能力不同，从透射光接收端采集的信号强弱也不一样，而系统又是单通道设计，所以可充分利用了微处理器中的PWM模块实现D/A功能，通过调整红光和红外光的发光亮度，使分别照射时需要不同放大倍数的问题得以解决。

2.2 MSP430微处理器

微处理器选用美国TI公司的16位超低功耗单片机MSP430FG439，它采用16位精简指令集，指令周期为125 ns，采用低功耗设计，1.8～3.6 V的供电电压，在2.2V电压，1 MHz晶振系统中工作电流为225 uA。在硬件架构上，提供了五种低功耗模式，可最大限度的延长手持设备的电池寿命。它采用的数字可控振荡器（DCO）可使低功耗模式到活动模式的时间小于6μs，同时，该芯片还内置三个可配置运算放大器，高性能12位双D/A转换器，2个带有三个捕获/比较寄存器的16位定时器，60KB的Flash Rom，2 KB的RAM，一个通用异步/同步串行接口，48个I/O口和液晶显示驱动。该芯片外围模拟电路十分丰富，因此非常适合于微型化、低功耗的产品设计。

2.3 滤波电路及增益自动调节电路

滤波电路采用二阶巴特沃兹低通滤波器。根据脉搏波的频率特点，中心频率不大于3 Hz，95%的能量集中在0～6 Hz，低通截止频率设置为10 Hz。由于个体差异，为了得到相对稳定的信号，自动增益调节显得非常重要。本方案采用8档离散调节方式，调节范围为100倍。首先确定信号幅度的上下阈值，单片机识别出前一个脉搏波幅度后与这两个阈值比较，当信号幅度大于上阈值时，自动增益向下调一档，反之则向上调一档，这样基本上可以满足不同范围信号的放大需要。

3 软件设计

指尖一点测量脉搏波传导时间主要用软件处理得到。本系统软件的功能结构包括LED发光驱动、数据信号采集、数字信号处理、参数计算和数据传输与显示。

3.1 LED发光驱动

LED发光驱动单元是根据硬件原理设计，采用分时驱动红光和红外光，频率均为500 Hz。同时在系统运行过程中，需要根据红光和红外光的放大幅度，及时调整其对应发光亮度，以得到相对稳定的信号。

3.2 数据信号采集

图3 信号采集流程框图Fig.3 Flow block diagram of signal acquisition

数据采集单元控制A/D完成容积脉搏波的采集，通过定时器A设置采样频率为500 Hz。为了降低后期数据处理的复杂度，需要在此采样频率的基础上进行降采样，设置定时器B降采样频率为100 Hz。图3为信号采集流程框图。

3.3 数字信号处理

数字信号处理单元包括容积脉搏波的滤波处理及其波形检出，脉搏波的微分处理和微分处理后的滤波，以及特征点检出。由于FIR滤波器具有严格的线性相位，系统总是稳定的，又具有任意的幅度特性，所以选择FIR整系数低通滤波器对脉搏波进行滤波处理。脉搏波的波形检出采用微分阈值法来识别波形的峰值和峰峰值，为计算血氧饱和度、心率提供参考数据。实验表明，要获得良好的脉搏波微分处理后的波形，必须保证输入脉搏波十分光滑、稳定，为此我们采用3层小波变换对微分处理前的脉搏波进行处理[12]。考虑到微处理器运行速率及信号处理过程可能导致的延迟问题，需要降采样数据。根据加速脉搏波的功率谱分析可知，其中心频率在1.1 Hz附近，于是降采样率定为100 Hz。在小波变换处理过程中，将每一层的细节系数置零，只保留近似系数，并将细节系数插值，这样的处理以后可以满足实验要求。接着对信号进行微分处理，最后再进行一次低通滤波，可以得到较好的加速脉搏波。其流程框图如图4所示。

图4 数字信号处理流程框图Fig.4 Frame of digital signal processing

3.4 参数计算

血氧饱和度和心率分别由容积脉搏波中红光和红外光的交流成份以及脉搏波的周期获得。心血管血流参数根据双弹性腔模型进行计算[1]。临床上普遍取脉搏波波形特征量K=1/3来计算动脉压，又根据本方案建立起的脉搏波传导时间与动脉压之间的关系,容积脉搏波交直流所占的比例为[13]：

式中DC、AC分别为直流分量和交流分量比例，Ps为收缩压，Pd为舒张压，推导后并与临床实验数据对照进行回归分析，建立舒张压测量方程式，进而可以计算舒张压、平均动脉压、心搏输出量、心搏指数、外周阻力、血管顺应性和血流半更新率等生理参数。

3.5 数据传输与显示

微处理器采集到的数据通过串口通信模块发送到计算机，在计算机上对数据进行保存、分析和显示。上位机软件用VB编写，除了完成最基本的串行通信功能外，还要完成波形的动态实时显示、数据存储、用户信息记录和生理参数计算保存等功能。存储的数据可以用Matlab等信号处理软件进行处理。图5所示是经二次微分处理过的波形。

图5 二次微分处理后的信号Fig.5 Quadratic differential processed the signal

4 临床实验研究

4.1 实验方法

对33例健康志愿者（男18人，女15人，年龄22～34岁）采用本样机进行信号采集和分析，其中18人作为训练组，另外15人作为对照验证组。测试对象要求处于平静状态，手指与心脏保持水平，测量时间为3～5 min并保存数据。对所采集的信号进行处理，以获得加速脉搏波，并提取信号特征点（a-c）之间（图1）的时间间隔。然后用OMRON HE-757电子血压仪测量，取3到5组测量数据，每次间隔3～5 min。最后对训练组所得的数据进行回归分析，并建立方程式，对照组数据根据建立的方程进行验证。图6为实验样机照片。

图6 样机测量照片Fig.6 Prototype measuring photos

4.2 实验结果

以OMRON HEM-757电子血压仪对应样本所测血压数据为参考，根据动脉血压与脉搏波传导时间之间的线性关系[7]，计算本样机训练组实验数据的回归系数及常数，从而建立回归方程式，实现通过测量人体脉搏波传导时间来得到人体的收缩压值。按照上述方法计算得到的校正系数a为0.1573 mmHg/ms，建立的收缩压测量方程为（图7为人体实验数据及血压方程）：

图7 训练组数据及收缩压测量方程Fig.7 Trial data of training group and systolic blood pressure measurement equation

根据上面建立的血压方程进行收缩压的测量，由参数计算（2）式可知舒张压与收缩压成线性关系，由上面血压方程得到的收缩压与OMRON HE-757电子血压仪测量得到的舒张压根据此线线性关系作回归分析，建立舒张压测量方程式为：

最后取对照组15人的数据进行分析，采用本样机通过（3）式和（4）式测量的血压数据与OMRON HE-757电子血压仪测量数据进行对比（如表1所示）。根据Pearson双变量相关系数分析，两种方法测得的收缩压的相关系数为r =0.733，P=0.002；测得舒张压的相关系数为r =0.533，P=0.041，结果表明两者均具有较好的相关性。进一步根据数学界与工程界广泛认同的适合于两种仪器或两种方法所测试数据的一致性比较的统计分析方法[6]，绘制Bland-Altman分析图（见图8）。图8a图8b分别为收缩压和舒张压散点图，图中中间线为系统偏差，上下两条平行线代表两种方法之间随机偏差的上下限。由数据分析可知，置信度为95%时，收缩压系统偏差单边宽度为2.463，随机偏差上下限单边宽度为4.265，舒张压系统偏差单边宽度为1.905，随机偏差上下限单边宽度为3.299。由此可见，基于本文方法制作的样机的测量结果与基于传统充气袖带测量(示波法)的OMRON血压仪的测量结果有较好的一致性。

表1 对照组数据以及与血压计比较Tab.1 Control group data and comparison with the sphygmomanometer

图8 两种方法血压测量结果Bland-Altman图Fig.8 Bland-Altman plot of the two methods blood pressure measuring result

4.3 讨论

通过指端一点测量脉搏波传播时间进而测出血压的方法，为连续的血压测量提供了一种可选方案。实验结果表明，通过建立的回归方程得到的数据与袖带血压仪检测结果有很好的一致性。本研究存在的不足及尚需进一步的工作是：（1）在实验测量过程中由于呼吸、运动以及其他因素带来的干扰，有时会导致加速脉搏波中的特征点无法正确检出。手指空间位置移动，也会引起脉搏波的变化，从而造成血压测量误差；（2）由于本次临床实验中监测对象都是健康人群，而对有心血管疾病的人群，还需要进一步验证。此外，本实验是以OMRON血压计作参照，更为严格的对比研究应基于传统的水银血压计。总之，如何解决血压测量中信号干扰、空间变换影响以及如何提高个体差异带来的影响等，都是值得我们进一步研讨的问题。

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