基于驻极体传声器的脉象检测系统和方法*

2015-05-09高雄飞张玉满王学民陆小左

传感技术学报 2015年3期

关键词：传声器脉象脉搏

周鹏,高雄飞,张玉满,王学民,2,陆小左

(1.天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072;2.天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津 300072;3.天津中医药大学中医药工程学院,天津 300193)

基于驻极体传声器的脉象检测系统和方法*

周鹏1,2*,高雄飞1,张玉满1,王学民1,2,陆小左3

(1.天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072;2.天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室,天津 300072;3.天津中医药大学中医药工程学院,天津 300193)

为了探究脉搏振动产生的声音信号与标准脉象信号之间的关系,设计了基于驻极体传声器的脉象检测系统,利用双传感器同时采集桡动脉脉象信号。通过对两路信号的分析,得到了脉搏声音信号与标准脉象的一阶导数信号具有强相关性的结论,提出了由脉搏声音信号获取脉象信号的方法,由此获得的脉象图形具有明显的脉象特征,和标准的脉象图形的相关系数大于0.85,也具有很强的相关性,说明这种脉象信号获取方法符合中医脉诊客观化要求,可以用于脉象信号的获取。

脉象;脉搏声音信号;脉搏压力信号

脉诊作为我国传统医学的瑰宝,在中医“望、闻、问、切”四诊中占有至关重要的地位。在传统的诊脉中,脉象的判别仅仅是依靠医者指下的感觉,使得诊断结果受主观因素影响很大,难以实现诊断的规范化、客观化。而近几十年来,随着传感技术的飞速发展,学者们将中医的客观化研究同现代传感技术相结合,研制了各种脉象仪采集脉象信息,从而使得中医脉诊趋于客观化、数据化、图像化[1]。

目前应用的脉象检测传感器种类繁多,性能各异,其中压阻传感器在脉象检测方面应用最为广泛[2]。但在检测时必须将应变片粘贴在试件或传感器的弹性元件上,因此黏合剂性能的优劣直接影响传感器的工作特性[3]。同时,压阻传感器由于对测量位置的选择要求很高,有很大的局限性。而在脉搏搏动时,桡动脉表面皮肤在一定频率范围内的微小位移会产生振动觉,形成一种次声波,通过获取次声波来得到脉象信息就可有效的减小应变片和测量位置不准带来的干扰[4]。鉴于声音传感技术采集脉象信号的这种优势,相关研究人员进行了积极地探索。Fu Jing等[5]用驻极体传声器设计了换能器隔离罩来采集心音信号。王炳和[6]等采用电容传声器研制出一种脉搏声信号的采集处理系统,通过分析数据得到功率谱和倒谱。重庆大学的周鹏等设计了通过外套耦合腔的电容传声器采集脉搏声信号的系统,在上位机对数据进行了显示和时频分析。曹东[4]等设计了基于心音传感器的脉象信号采集装置,对采集到的信号进行了时域和频域分析。

但是以上这些研究都只是对采集到的声音信号进行了时频分析,并未对声音信号和标准脉象信号的关系进行研究。因此,本文设计了驻极体传声器脉象检测系统来获得脉象声音信号,重点对于声音信号和标准脉象信号之间的关系进行了数据分析,旨在获取一种新的脉象检测方法。

1 驻极体传声器及其工作特性

驻极体传声器是一种微型声电换能器,它用事先已注入电荷而被极化的驻极体材料代替极化电压,用来将声音信号转变为电信号[7]。由于它结构简单、灵敏度高,被广泛用于声学、力学、医学等方面的声音测量[8]。

本实验选择杭州吉高电声科技有限公司的CRY332型压力场传声器,其频响特性为3.15 Hz～10 kHz±2 dB,灵敏度为31.6 mV(-30 dB)±2 dB,静压系数为-0.01 dB/kPa,适用于脉搏波声音信号的提取。为了更精确测量脉搏波声音信号,传声器与耦合腔配合使用,使传声器与皮肤之间形成空气振动腔,便于传声器振膜拾取信号。传声器与耦合腔实物图如图1所示。

图1 传声器与耦合腔

2 信号采集系统

2.1 系统的整体设计

基于驻极体传声器的脉象检测系统主要由直流稳压电源、电源模块、驻极体传声器与调理电路、脉搏波压力传感器与调理电路、气路加压模块、微控制单元(MCU)控制模块和PC机7部分构成。系统框图如图2所示。

图2 系统框图

2.2 系统的硬件设计

2.2.1 开关电源与电源模块

本系统中单片机、气路加压中的电磁阀、泵等对电源要求较高,而且除电磁阀是+12 V工作电压外,其他都是+5 V工作电压,所以本系统采用ACDC开关电源,电源输出电压为+5 V、+12 V,输出电流为10 A,输出功率为100 W,该电源使用专用集成的电源可简化电路设计,具有过流、过压及短路保护,内置EMI滤波器,纹波小,电压输出稳定。

同时,本系统在电源模块中数字电路和模拟电路的电源线采用了各自走线的方法,以减少数字电路和模拟电路之间的相互干扰,特别是数字电路对模拟电路的干扰。

2.2.2 脉搏压力传感器与调理电路

本系统中,脉搏压力传感器主要是采集标准的脉象信号并与驻极体传声器采集到的脉搏声音信号作对比分析。而脉搏压力传感器与调理电路包括恒流源供电、前置放大器、滤波器和主放大器等几部分组成,如图3所示。

图3 脉搏压力传感器与信号调理电路

脉搏压力传感器选用的是北京金三江传感技术有限公司生产的MH-4型脉搏波传感器,若直接接上电源,电源输出的不稳定会影响到传感器的准确度,因此本系统采用恒流源供电模式。采用AD620进行前置放大可以提高电路的信噪比,并有效地抑制共模信号,放大差模信号[9]。之后信号动静压分离,各自经过滤波处理后进入MCU的AD通道进行采集。

2.2.3 驻极体传声器与调理电路

驻极体传声器与调理电路主要包括阻抗变换、低通滤波和主放大3个部分。其框图如图4所示。

图4 传声器与信号调理电路

传声器的初始电容值仅为几皮法至几十皮法,在低频段工作时输出阻抗很大,很难直接与后级系统相匹配。因此,需要在传声器后面添加阻抗变换电路。阻抗变换电路通常由结型场效应管构成,它具有输入阻抗高、信噪声系数低的特点,可以使得传感器的高内阻变为低阻抗输出,有利于提取脉搏信号[10]。然后通过低通滤波电路去掉可能携带的高频噪声,最后通过主放大进入MCU的AD通道进行数据采集。

2.3 信号的采集

在中医脉诊理论中,寸口的脉象能够反映人体全身气血变化和病理信息,而且方便诊察,是诊脉的理想部位。本文设计的驻极体传声器测量的是脉搏振动引起的皮肤表面振动产生的次声波,因此在桡动脉

附近区域的皮肤表面均能测量。而寸口皮肤薄、振动强烈,能够检测到更明显的信号变化,本实验依旧选择在寸口进行测量。

实验对象为10位20岁～25岁的健康大学生。实验方法为受试者在测试前静坐10 min,待其稳定下来后用腕带将脉搏压力传感器和驻极体传声器固定于左手桡动脉处,手臂自然平放于一个柔性座垫上,采集2 min的波形。两路脉象信号先通过AD通道进入MCU,经过简单处理之后再由RS232将脉象数据发送到PC机上,通过脉象软件实时显示两路信号并保存数据,数据保存格式为txt,可以由MATLAB工具读取数据便于后续处理。信号采集实物图如图5所示。PC机脉象软件的显示信号如图6所示。

图5 信号采集实物图

图6 PC机脉象软件的显示信号

3 信号分析与处理

脉象信号因人而异、因时而异,在“位数形势”等方面有不同的体现,但是人体脉象仍具有某些共同点。脉象时域特征参数就是基于这些共同点而设计的。

3.1 脉象图时域特征参数

脉搏波主要由主动脉近心端振荡所形成,通过仪器的检测将脉管的波动提取出来并绘制成的曲线即为脉象图[11]。脉象图通常以纵坐标h(单位mm)表示脉搏的大小,横坐标t(单位s)表示时间,其基本图形如图7所示。

图7 脉象的基本图形

脉象主要特征参数为:主波幅值h1,重搏前波幅值h3,降中峡幅值h4,重搏波幅值h5,急性射血期时值t1,收缩期时值t4,舒张期时值t5,脉动周期时值t,主波在h1上1/3宽度W,以及张力系数h3/h1,阻力系数h4/h1,弹性系数h5/h1[12]。

3.2 信号的处理和分析

3.2.1 信号的时域分析

首先对获取的脉象信号归一化并截取一段数据观察时域特征。截取的脉象信号时域图如图8所示。由图8看出,压力传感器所测量的脉象信号和标准的脉象图是一致的,有明显的主波和重搏波。而驻极体传声器测得的信号和标准的脉象图有很大的差异,除主波外其他的脉象特征参数都无法获取。同时,对比两路信号可以发现,主波峰值对应的横坐标是有差别的。每个周期中声音信号主波峰值的横坐标都比对应的压力信号主波峰值的横坐标提前,而同一周期主波后副波峰值的横坐标也比重搏波峰值的横坐标提前。为此,取单个波形进行对比,发现声音信号的波形趋势与压力信号的一阶导数曲线类似。

3.2.2 脉象一阶导数信号与声音信号的对比分析

对于脉象一阶导数的研究,学者往往是根据脉象一阶导数信号的极大值来确定每个脉象周期的上升支,并由此获取上升支时间[13]。而对于声音信号的研究,学者通常是对脉象声音信号进行频谱分析,获取脉象频域方面的信息。本实验中,对脉象压力信号求一阶导数,可以发现导数信号与声音信号的波形变化趋势十分相近。声音选用信号和压力一阶导数选用信号如图9所示。

图8 两路截取信号的时域图

图9 压力一阶导数信号和声音信号

通过统计分析原理求得压力一阶导数信号和声音信号的相关系数Rxy=0.8671,因此两者之间具有很强的相关性。但同时发现,声音信号的幅值较大,且都是正值;而压力一阶导数信号幅值很小,且有正负,主要是由于一阶导数信号反映的是脉象压力信号每一点的变化速率。

3.3 由声音信号获取脉象图的方法

声音信号和压力一阶导数信号有很强的相关性,根据理论知识,对声音信号求积分曲线即可获得标准的脉象图。

3.3.1 声音信号的积分曲线

声音信号是离散点构成的信号。离散信号的积分一般是通过曲线拟合的方法获得,即用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点所表示的坐标之间的函数关系。但是由于脉搏声音信号数据量很大,周期也有一定的差异,很难用曲线拟合来获取坐标之间的函数关系,故在实际处理中采用数值积分获取积分曲线。数值积分方法有梯形法、辛普生法、牛顿-柯特斯法等[14],基本思想都是将整个积分区间分成n个子区间,将求定积分问题转化为求和问题。本实验采用梯形法求积分曲线。

梯形法求数值积分,在MATLAB中是由trapz函数实现,其实质是将向量相邻元素间所夹部分的面积相加来得到数值积分值[15]。但是trapz函数仅仅计算了第1个值到最后一个值的累积结果,并不能显现出曲线的变化趋势,因此我们采用cumtrapz函数。cumtrapz是累计数值积分函数,体现了一个数值积分的累积过程,即不断的从第1个值累积到当前值,能够绘制出积分过程中积分曲线的整体变化趋势。压力选用信号与其一阶导数信号的数值积分信号如图10所示。

图10 压力信号与压力一阶导数的积分信号

图11 比例系数曲线

由图10可知,除幅值大小有差异外,积分信号和原选用信号几乎相同,计算两者相关系数Rxx=0.997 5,有很强的相关性。幅值差异是由累计数值积分函数cumtrapz的运算过程导致的。因此用累积梯形数值积分方法求积分曲线的方法是可行的。

对于声音信号,由于其幅值全为正,根据梯形积分理论分析,直接用cumtrapz函数对声音信号求积分不能够得到起伏变化的脉象曲线。因此,需要对声音信号做正负处理,使其和压力信号一阶导数一样有正负值且成一定比例,这样才能得到脉象曲线。

首先压力一阶导数信号和声音信号同时减去各自的最小幅值,使得两路信号幅值均为正,然后对二者作比较求得比例系数。两路信号的比例系数一般通过直接对两路信号相除来获得,但是由于导数信号曲线相比声音信号曲线不平滑,直接相除会使得比例系数有很大误差。因此,本实验对两路移动后的信号先求累计数值积分曲线,由数值积分曲线再求两者的比例系数。两种方法得到的比例系数曲线如图11所示。

由图11明显看出,通过两路信号直接相除得到的比例系数曲线波动强烈,具有很大的误差,不能获得准确的比例系数。而两路信号经过累计数值积分处理后再相除得到的比例系数曲线虽然在前几百个数据点有一定波动,但是大部分数据点的比例系数稳定于36。因此,根据式(1)将声音信号作处理

(1)

处理后的声音信号再通过cumtrapz函数积分就能得到脉象图形,经过cumtrapz处理后的脉象图形如图12所示。

3.3.2 三次样条插值的基线纠漂

由图12看出,声音信号积分得到的脉象信号有很大的基线漂移,为了提高脉象分析的准确性,需要进行基线纠漂处理。首先将脉象信号分为N段,每一段含有PN点,PN为根据采样率预估计的一个脉象周期点数。本实验实际信号的采样频率为112 Hz,此处选用PN=112。接着寻找每段数据的最小值作为每段数据的节点,三次样条函数就是将每两个相邻节点之间的连接曲线用一个三次多项式f(x)来近似,f(x)即为信号的基线。最后将脉象数据减去对应的基线偏移量,就可去除基线漂移,获得纠漂信号[16]。图13所示为基线纠漂过程。

图12 Cumtrapz处理后的脉象信号

图13 基线纠漂过程

3.3.3 处理后信号与标准脉象信号的比较

将基线纠漂后的声音信号积分信号的一个周期和原始压力信号对比,如图14所示。

由于积分函数cumtrapz使得信号幅值变化,因此在表1中对比了处理信号与标准信号的时间特征值,其中误差计算公式如式(2)

(2)

分析图14和表1可以看出,由声音信号得到的脉象图和标准脉象图相比均有很明显的主波和重搏波,波形趋势相同,时间特征值也几乎相同。计算得相关系数Rfxy=0.890 5,二者具有很强的相关性。考虑到积分过程中参数的精确性和积分方法等对数据造成的误差,可以说通过声音信号得到的脉象图和标准脉象图是基本一致的,能够反映出脉象的特征信息。

表1 标准信号和处理信号的主要特征值

图14 原始压力信号与声音处理信号

4 总结与讨论

本文在前人脉象信号分析的基础上,提出了一种由驻极体传声器获取脉象信息的方法,设计了基于驻极体传声器的脉象采集系统来采集脉象的声音信号。通过将声音信号与压力传感器测得的标准脉象信号进行对比,寻找到了两者之间的关系——脉象声音信号与压力的一阶导数信号相似,相关系数大于0.85,具有很强的相关性。基于此关系,提出了一种由声音信号获取脉象图形的方法,基本能够反映脉象的特征信息。这对中医脉诊的客观化研究有着重要的意义。

[1]田国杰. 略论脉诊的现代化研究[J]. 河南中医学院学报,2008,23(5):9-11.

[2]曹东,易珺. 传感技术在脉诊中应用及脉象多属性特征检测探讨[J]. 自动化与信息工程,2010(1):5-8.

[3]燕海霞,王忆勤,李福凤. 中医脉象传感器的研究进展[J]. 上海中医药大学学报,2005,19(1):62-64.

[4]曹东,易珺. 心音传感器在中医脉象信号采集中的应用研究[J]. 辽宁中医杂志,2012,39(10):1938-1939.

[5]Jing F,Xuemin W,Mingshi W,et al. Noninvasive Acoustical Analysis System of Coronary Heart Disease[C]//Biomedical Engineering Conference 1997.Biloxi:IEEE,1997:239-241.

[6]王炳和,董彦武. 两种脉搏信号的声学检测与谱特征分析[J]. 陕西师大学报:自然科学版,1992,20(2):32-34.

[7]张绍栋,钱利军,熊文波,等. 驻极体传声器测试方法及测试仪器[J]. 电声技术,1999,12(12):25-27.

[8]Ray-Hua H,Zong-Ying L,Yu-Ning J,et al. A Study of High Sensitive Diaphragm for Silicon Microphone Applications[C]//Microsystem,Packaging,Assembly Conference Taiwan 2006,Taipei:IEEE,2006:1-4.

[9]王学民,杨成,陆小佐,等. 基于柔性阵列传感器的脉象检测系统的设计[J]. 传感技术学报,2012,25(6):733-737.

[10]蔡东山,黄庆彩,黄庆云,等. 驻极体传声器小型前置放大器的设计[J]. 山西电子技术,2009(5):52-53.

[11]费兆馥,张志枫. 中医脉诊的图象化和定量化[J]. 自然杂志,1995,17(5):269-274.

[12]王学民,宋鹏,周鹏,等. 基于多传感器技术的中医脉象复放系统[J]. 传感技术学报,2013,26(11):1604-1609.

[13]李想. 基于中医脉象的动脉硬化症早期诊断方法研究[D]. 天津:天津大学,2012:27-28.

[14]邢诚,王建强,贾志强. 多种数值积分方法比较分析[J]. 城市勘测,2010(1):104-106.

[15]樊园,黄伟伟,柳华,等. MATLAB中几种数值积分函数的分析与比较[J]. 信息系统工程,2013(10):158-159.

[16]夏恒超,詹永麒. 一种新的基于三次样条插值技术的心电图基线漂移消除方法[J]. 生物医学工程学杂志,2003,20(3):524-526.

The Pulse Detection System and Method Based on Electret Microphone*

ZHOUPeng1,2*,GAOXiongfei1,ZHANGYuman1,WANGXuemin1,2,LUXiaozuo3

(1.School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;2.Tianjin Key Laboratory of Biomedical Detection Technology and Instrumentation,Tianjin 300072,China3.School of Traditional Chinese Medicine,Tianjin University of Traditional Chinese Medicine,Tianjin 300193,China)

In order to explore the relationship between sound signal produced by pulse vibration and standard pulse signal,pulse detection system which is based on electret microphone was designed to acquire radial artery pulse signal of two channels. The conclusion pulse sound signal is significantly associated with the first derivative of standard pulse signal was got through the analysis of two signals. Meanwhile,a method for obtaining pulse signal by pulse sound signal was proposed. Pulse graph acquired according to this method has obvious pulse features and correlation coefficient is greater than 0.85,which proved that the method meets the requirements of objectification of pulse diagnosis and can be used to acquire pulse wave.

pulse;pulse sound signal;pulse pressure signal