头戴便携式血氧检测装置的系统实现

张由明　许华东

【摘 要】设计了一种头戴式血氧检测装置，实现了血氧饱和度检测的實时性和便捷性。首先，通过反射式探头采集额头的脉搏波（PPG）信号，然后由主芯片处理和计算信号。最后，由手机接收蓝牙发送过来的血氧饱和度值和脉率值。与标准血氧仪检测结果对比，实测血氧的平均误差率不超过1%，且最大误差小于4%，符合国际标准要求;当在测量过程中发生头部移动时，实测血氧值仍在误差范围之内并且满足实时监测的要求。

【关键词】血氧饱和度;头戴式;反射式;脉搏波;实时监测

中图分类号： R473文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）20-0031-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.20.013

0 引言

血氧饱和度在临床诊断中是用来衡量人体血液中携带氧气能力的生理参数，它具有重要的意义[1]。人体血氧饱和度的测量方法分为有创测量和无创测量。有创测量需采集患者血液测量，其方式会给患者带来一定的痛苦，且不能连续实时监测。所以无创测量为目前的主流测量方法，弥补了有创测量的缺点。

但对于一些特殊的人群的健康监护比如消防官兵、武警战士等，市面上的可穿戴血样检测设备由于限制人体的自由活动而无法满足要求。而本文针对于这些特殊情境下的需求，设计了一种基于反射式测量原理的探头，制作成一种头戴式血氧检测装置进行实时检测，将检测到的数据发送到手机并通过手机APP显示检测到的参数，实现了血样检测的实时性和便捷性，并且不会影响穿戴者的正常活动。

1 反射式血氧检测原理

反射式血氧检测模式如图1所示，通过发光管发射红光及红外光，光线经被测部位反射或散射后到达接收管。

血氧饱和度是血液中被氧结合的氧合血红蛋白的容量占全部可结合的血红蛋白容量的百分比，其计算公式[2]为：

SpO2=■×100%（1）

2 信号处理

反射式探头在额头上采集数据时会受到干扰，为了得到准确的数据，必须对原始数据进行处理。原始信号（脉搏波信号）由定时器捕获光频信号获取的，因此会产生随机的奇异点，但其可通过均值滤波的方法除去。

由于外部影响，收集的PPG信号将产生高频干扰，这会在波形上产生毛刺，但这些干扰幅度很小，频率高于脉博波信号。因此，可以使用平滑滤波来消除高频干扰。同时，由于身体自身呼吸引起的直流分量的不稳定性，会使脉搏波信号产生基线漂移。其可采用形态滤波去除基线漂移。

原始PPG信号和预处理波形如图2所示。处理后的脉博波波形平滑、干净、稳定，可用于生理参数的计算。

2.1 参数计算

血氧饱和度的计算需要提取脉搏波信号中的直流分量和交流分量，并且脉率的计算需要定位脉搏波信号的波峰位置。首先，使用差分异号法来定位最大值和最小值点，并计算相邻最大值点之间的间隙以获得脉冲率。然后，使用三次样条差值法[4]计算脉搏波信号的包络; 直流分量是上下包络线的平均值，交流分量是上下包络线之间的差值; 最后，两个脉博波信号的交直分量值纳入公式计算出血氧值。 图3显示了脉搏波信号包络的定位。

3 实验结果与分析

为了验证本设备的可行性，结合拟合后的血氧计算公式，招募八名不同体质和类型的测试者，对测试者的头部佩戴本实验设备，手指佩戴标准血氧仪的指夹式探头，同步记录监护仪和手机显示的血氧饱和度和脉率，如图4所示。

记录八位测试者在静止状态下的数据，记录时长为5分钟。将头带设备测得的参数与标准血氧监护仪测得的参数进行对比，并计算平均误差率、均方根误差和最大误差，如表1所示。

从表1的八名测试者测试参数结果中可以看出，血氧饱和度的平均误差率在1%以内，均方根误差在1.5%以内，最大误差在4%以内;脉率的平均误差率在5%以内，均方根误差在4次/分以内，最大误差在6次/分以内。在静止状态下，血氧饱和度和脉率的检测精度可以满足国际标准的要求。

4 总结

由于人的呼吸会使人的身体略有颤动而产生一定的干扰，且额头部位的脉搏波信号比较微弱，因此，所获取的信号需要经过一系列有效滤波以去除噪声，并获得干净且稳定的脉博波信号。由此计算出血氧值和脉率值[6]。通过多次实验得出合适的拟合参数后，搭建出血氧计算的二次函数模型。实验过程中，将血氧检测头带获得的结果和标准血氧仪测得的结果进行对比。实验结果表明，血氧和脉率误差率低，符合国际血氧检测标准的要求;同时，在头部活动范围小的情况下，测得的血氧仍可保持在合理的范围内。实现了血氧检测的实时性。

头部较剧烈运动会对原始脉搏波造成运动伪迹的干扰，但可以在头带中配置加速度传感器，利用加速度信号消除运动干扰，此法可提高运动状态下血氧检测的准确度，这将作为后续的研究方向。

【参考文献】

[1]薛俊伟，黄岳山，杜欣，等.蓝牙低功耗可穿戴血氧监测设备的设计[J].中国生物医学工程学报，2015，34（6）：701-707.

[2]张根选，石波，刘胜洋，等.一种高效实时脉搏血氧监测系统的研究[J].激光与红外，2014，44（2）：187-191.

[3]徐盼盼，徐冰俏，徐文龙.基于AFE4400的脉搏血氧饱和度检测系统[J].激光与红外，2015，45（3）：320-324.

[4]胡劲松，杨世锡，任达千.基于样条的振动信号局域均值分解方法[J].数据采集与处理，2009，24（1）：82-86.

[5]孙薇，唐宁，江贵平.脉搏波信号特征点识别与预处理方法研究[J].生物医学工程学杂志，2015，32（1）：197-201.