脉搏呼吸率提取方法的研究
2012-08-01于文龙
朱 慧,王 昱,于文龙
(1.武汉理工大学信息工程学院,湖北 武汉 430070;2.中国科学院深圳技术研究院生物医工所,广东 深圳 518055)
随着经济的发展,人们生活水平的不断提高,各种疾病的发病率和死亡率也逐渐增加。呼吸信号是人体很重要的生理参数之一[1],目前,呼吸信号的标准参考是采用CO2法,它通过面罩检测CO2浓度的变化得到呼吸率,但是带上面罩使人感到不适。普通家庭检测一般测量血压较多,测量呼吸率的很少,于是研究一种简单切实可行的呼吸率测量方法,已成为当代家庭检测系统的迫切需求[2]。
光电容积脉搏波(PPG)信号检测方法简单易行,因此笔者采用PPG方法提取脉搏呼吸率。首先分析PPG形成原理和时频域特点,然后,提出了呼吸信号的检测方法,最后,提出了改进的脉搏差分时间间隔法。
1 脉搏信号分析
1.1 标准脉搏信号波形
标准的3个周期脉搏信号的波形如图1所示,可以看出每个周期主要由主波、潮波和重搏波组成[3]。当心室收缩时,心脏射血进入主动脉,主动脉的血压升高,对应着脉搏波波形的升支,出现第一个波峰主波,主波峰值对应的心室收缩期的最高血压,称之为收缩压;随后心室舒张,主动脉的血压开始降低,对应着脉搏波波形的降支;舒张期开始的标志是主动脉瓣关闭,这时心室的血液不再进入主动脉中,会在降支上出现一个切迹,出现潮波;之后流向心室的血液由于主动脉瓣的关闭发生反流,由于反流的血液又流入动脉中,动脉的血压升高,出现重搏波,脉搏波压力降到最小,称之为舒张压,到了心室舒张期末期[4]。
图1 标准脉搏信号波形
1.2 光电容积脉搏波PPG原理
光电容积脉搏波描记法 PPG(photoplethysmography)的原理是基于动脉血液对光的吸收量随动脉搏动而变化[5]。将一定波长的光束照射到指端皮肤表面,光束将通过透射或反射方式送到光电接收器。在投射式光电检测中,当透光区域动脉血管搏动时,动脉血液对光的吸收量将随之发生变化,而皮肤、肌肉、骨骼和静脉血液等其他组织对光的吸收量恒定不变。当心脏收缩时,外周血管血容量最多,光吸收量也最大,检测到的光强度最小;而当心脏舒张时,外周血管血容量最少,检测到的光强度最大,光电接收器检测到的光强度随之呈脉动性变化,再将该光强度变化信号转换为电信号,将该电信号经放大滤波电路后便可获得容积脉搏血流的变化[6]。
2 呼吸信号检测方法
人体与外界环境进行气体交换的过程称为呼吸。现有的呼吸信号的检测方法有:用压力传感器获取、用温度传感器获取、用阻抗法获取、通过心电信息获取,以及通过PPG信号获取等。压力传感器是给胸腹施加一定的压力,通过感受呼吸道和胸腹腔的周期性形变,来测定呼吸频率;温度传感器是用呼吸时气流温度发生的变化来测量呼吸率;阻抗法是通过测量呼吸过程中胸部电阻抗的变化来获取呼吸信号;呼吸感应体积描记法是通过胸腹腔的容积发生变化,导致线圈围绕截面积的变化,然后引起线圈电感量改变来得到呼吸率。但以上方法都有缺点,有的是设备测量复杂,有的是测量时给人很大的不适感[7]。
2.1 根据心率变异性得到呼吸率
心脏在周期性跳动时,获得的心电信号必然会掺杂呼吸信号,因此可以从心电图中,利用呼吸引起的胸腹部运动和心脏位置变化来获取呼吸信号。由心电信号提取呼吸率,其标准心电图如图2所示,其原理是根据呼吸窦性心律不齐,从心电图中,可以得到心脏一次搏动的最高峰值R所对应的时间,而连续两次最高峰值之间的时间差记作R-R间期。心率是指心脏每分钟跳动的次数,心率关注的是总的跳动次数,而实际上,R-R间期并不是一个恒定不变的值,其随时间的变化称为心率变异性 HRV(heart rate variability)[8]。有研究证明,对R-R间期作频谱分析,可以发现功率谱一般有3个谱峰,分布集中在0.02~0.07 Hz、0.1 Hz附近和0.2~0.4 Hz,普遍认为第一个峰对应的低频反映了人体的温度控制,可能与人体的心肺活动有关;中间峰对应的中频与人体血压有关,表示人体交感神经活动;第三个峰对应的高频率表示人体的呼吸率,反映了迷走神经活动的情况[9]。
图2 标准心电图
2.2 根据脉搏信号得到呼吸率
通过获得脉搏信号的频谱法获得呼吸率,并且光电容积脉搏波的获取技术已经十分成熟,只需要简单的手指测量,就可以准确地获得脉搏信号,由于脉搏信号中含有丰富的人体生理参数,因此如果可以从PPG信号中获得呼吸率,其成本更低,更加实用。由心率变异性理论可知,在呼吸过程中,体内迷走神经和交感神经发生变化,引起心率变化,而脉搏的源动力就是心脏的搏动,因而可以从脉搏信号中提取正确呼吸率[10]。脉搏差分时间间隔差法中常见的生理信号有心电、脉搏、血压、体温和呼吸,由于人体是一个复杂的互相关联的系统,由心率变异性可以得出人体有关其他的生理信息,如呼吸率。但是心电的测量比较复杂和繁琐,并且要在专业的地方才能够检查,不适合于日常家庭检测,指端的光电容积脉搏波PPG设备简单,如果能从PPG信号中得到更多的生理参数,比用HRV成本更低[11],更加实用。
(1)运用小波阈值去噪,得到干净的PPG信号。
(2)对脉搏信号进行差分,差分后发现有很多毛刺噪声,再用小波阈值去噪,如图3所示。
图3 经小波阈值去噪前后的PPG差分信号
(3)假设差分脉搏信号最大峰值对应的时间为P(i),差分PP间隔定义为PPC(i)=P(i)-P(i-1),如图4所示。
(4)得到的差分时间间隔用三次样条拟合成等间距时间序列。
(5)计算PPC(i)的频谱,在0.10~0.45 Hz的最大峰值的频率被认为是呼吸率,整个算法的结果流程图如图5所示。
图4 原始脉搏差分信号和脉搏波峰值信号
图5 整个算法的结果流程图
3 实验结果和分析
3.1 实验步骤
有5个志愿者参加了该次实验,他们是年龄分布在20~30岁之间的健康人,身高体重指数处于正常范围。实验步骤如下:
(1)实验前志愿者静坐10分钟,保证呼吸通畅,使数据较准确;
(2)用呼吸气流信号模块测量每个志愿者的呼吸信号,作为标准参考信号;
(3)用指端脉搏波模块采集指端脉搏波PPG;
(4)用三导联测量心电信号,导联纽扣在两手手腕处和左脚脚踝处;
(5)测量5分钟,并保存数据。
3.2 实验数据
实验测量数据如表1所示,分别采用标准参考CO2法、PPG频谱法、ECG心率变异法和PPG峰值差分时间间隔法测得。
表1 呼吸率测量数据 Hz
几种测量呼吸率方法的测量结果对比如图6所示,由图6可以看出用PPG频谱法算出的呼吸率,有时数据很准确,有时数据误差很大,有的甚至到了1倍的误差;理论上根据心率变异性求出的呼吸率,应该也很准确,但是由于实验中用到的心电信号电极的放置位置不太准确,得到的心电信号不准确,于是其计算呼吸率也不太准确,用脉搏差分时间间隔差法得到的呼吸率的准确率比较高。
图6 几种方法得到的呼吸率测量结果比较
4 结论
以前常用的呼吸率主要根据PPG频谱法算出,PPG频谱在0.1~0.5 Hz峰值点对应的频率即为呼吸率,但与标准参考CO2法得到的呼吸率相比,其误差率很大,有的甚至达到30%;运用心电信号理论上也可以提取准确的呼吸率,但是由于心电信号的测量比较复杂,需要连接电极纽扣,与测量位置也有关;因此笔者在心电信号中,对根据心率变异法得到的呼吸率进行改进,运用在PPG脉搏信号中,用脉搏差分时间差间隔法得到呼吸率。其主要理论是根据呼吸窦性心律不齐,通过计算脉搏波波峰的差分波形,找出差分波峰的间隔时间差,做傅里叶变换,发现这样得到的呼吸率的准确率大大提高,平均误差率只有3.3%,相比较PPG频谱法20.08%的误差率,有很大的改进。因此得出运用脉搏差分时间间隔差法提取呼吸率切实可行的结论。
[1] SAITO M,YAMAMOTO Y,MATSUKAWA M,et al.Simple and noninvasive analysis of the pulse wave for blood vessel evaluation[J].IEEE International,2009,54(10):1934-1937.
[2] PERETZ L,RACHAMIM B Y.Prevalence of sleep apnea syndrome among patients with essential hypertension[J].American Heart Journal,1984,108(2):373 -376.
[3] LINDBERG L G,TAMURA T.Photoplethy smography[J].Medical and Biological Engineering and Computing Eng,1991,29(1):40 -47.
[4] 杜锋.脉搏血流动力-心电检测系统的开发研制[D].河南:解放军信息工程大学图书馆,2002.
[5] MOODY G B.Clinical validation of the ECG -derivedrespiration(EDR)technique[J].Computers in Cardiology,1986(13):507 -510.
[6] 罗志昌,张松,杨益民.脉搏波的工程分析与临床应用[M].北京:科学出版社,2006:165-166.
[7] 吴丹.可应用于家庭的非侵入式呼吸监测方法的研究[D].长沙:中南大学图书馆,2010.
[8] VARANINI M,EMDIN M,ALLEGRI F,et al.Adaptive filtering of ECG signal for deriving respiratory activity[J].IEEE Computer Society,1990,34(8):621 -624.
[9] MASON C L,TARASSENKO L.Quantitative assessment of respiratory derivation algorithms[J].IEEE Eng Med Biol Soc,2001,12(2):160 -163.
[10] 朱莉.心电自动分析算法研究与实现[D].南昌:南昌大学图书馆,2007.
[11] DEAN C,ELIF D,IRENA C.Wavelet transform feature extraction from human PPG,ECG,and EEG signal responses to ELF PEMF exposures:a pilot study[J].Digital Signal Processing,2008,18(5):861 -874.